1.负责根据业务部门需求场景，构建相应数据算法。
2.根据数字孪生需求，配合实现设备状态仿真与动态调控。
3. 负责公司数据治理与分析，清洗和整合多源数据，设计数据管道等数据采集、转换、提取方案。
4.通过统计分析或可视化工具，挖掘业务瓶颈或质量异常。
5.负责将算法封装为API或微服务，集成到公司业务系统中。
6.优化算法性能，确保高并发、低延迟。
7.参与跨部门协作，将数据算法应用于实际业务。

能力及素质要求：

1.具有编程能力。熟练使用Python或其他编程语言，熟练使用SQL语言，熟悉PySpark/Flink等大数据工具。
2.掌握深度学习框架和传统机器学习等大数据常用算法。
3.了解工业协议（OPC UA、Modbus）和边缘计算（Docker/Kubernetes）。
4.具有算法工程化能力，能够将算法部署到生产环境。
5.擅长从复杂数据中抽象关键问题。
6.具有良好沟通能力，能用非技术语言向业务部门解释算法价值。
7.具有持续学习能力，能快速理解新的业务场景需求。