岗位职责
1. 数据建模与算法开发
- 基于家电用户行为数据（IoT设备数据、APP交互日志、售后工单等），构建用户画像，分析产品使用习惯、故障模式及能耗规律。
- 开发预测性维护模型（如家电寿命预测、洗衣机异常振动检测），降低产品故障率及售后成本。
- 搭建智能推荐系统，优化场景化推荐（如冰箱食材管理、智能家居设备联动），提升用户粘性和产品复购率。
2. 跨场景数据应用
- 结合供应链与销售数据，构建需求预测模型，优化库存管理与生产排期。
- 利用自然语言处理（NLP）分析客服语音、用户评论，挖掘产品改进点及用户体验痛点。
- 针对节能环保需求，开发家电能耗优化算法（如空调动态温控、热水器智能启停）。
3. 算法落地与工程化
- 与硬件团队协作，将轻量化算法部署至家电终端（如嵌入式芯片），提升边缘计算能力。
- 设计实时数据管道（Flink/Spark Streaming），处理设备传感器时序数据，实现毫秒级异常告警。
4. 技术创新与合规
- 探索联邦学习、隐私计算技术，在保障用户数据安全的前提下实现跨设备数据协同。
- 参与制定家电行业数据标准，推动算法专利申报及技术成果转化。
任职要求
1. 教育背景
- 计算机科学、统计学、电子工程等相关专业硕士及以上学历。
2. 技术能力
- 精通Python/SQL，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，掌握Spark/Flink等大数据工具。
- 扎实的算法基础：熟悉聚类、回归、时间序列分析（LSTM/Prophet）、图神经网络（GNN）等。
- 具备IoT数据实战经验，熟悉传感器数据格式（JSON/Protobuf）、边缘计算部署（Docker/KubeEdge）。
3. 行业经验
- 3年以上数据挖掘经验，有家电、IoT、制造业项目落地案例者优先。
- 熟悉家电行业特性：如设备低功耗约束、用户隐私合规（GDPR/CCPA）。