职位描述
- 负责收集、清洗和分析试验与生产过程中产生的数据，涵盖设备运行数据、试验反馈数据、质量检测数据等，保障数据的及时性、完整性和准确性。
- 开展数据质量评估与监控工作，针对缺失值、异常值、重复数据等问题进行处理，推动数据质量持续提升。
- 构建预测试验性能的算法，并将其应用于正在进行的试验中，以便及时跟踪和响应设备及材料的运行状况。
- 针对运行中的设备，设计并优化自动化调参算法，依据历史、当前及预测的运行参数和性能，实时调整影响试验性能的控制参数，延长试验的有效运行时间。
- 拓展特征工程，提炼关键特征，增强模型的预测效果和执行效率。
- 针对集群化设备运行场景，在算法层面构建并行、整合且相互参照和影响的模型框架及应用。
- 完善试验设计的框架与流程，结合业务发展阶段、试验计划目标和成本控制约束等情况，提升试验设计在计划、执行和结果分析等方面的整体效果。
- 了解统计过程控制（SPC），用于跟踪和反馈试验与生产的受控状态；能够运用控制图分析生产数据，识别过程中的异常波动，及时发出预警并推动问题解决。
- 深入理解试验和生产任务的流程与目标，通过数据分析和算法挖掘，洞察业务关键问题，提出解决方案并进行验证，例如确定试验性能的重要影响因素、动态优化工艺参数、识别和预防设备故障等。
职位要求：
- 本科及以上学历，统计、数学、物理、化学、自动化、计算机等相关专业，具备扎实的算法基础，能够运用数学模型和程序解决实际问题。
- 熟练掌握 SQL 语言，能够高效地进行数据查询、提取和分析。
- 掌握至少一种编程语言，如 Python、R、SAS、JSL 等，能够编写数据分析脚本和程序；熟悉常用的数据分析库和工具，以提高数据分析的效率和质量。
- 了解假设检验、方差分析、回归分析等统计方法，熟悉时间序列、集成学习、模型评估等算法及其应用。
- 具有 ANN、DL 方面的构建和应用经验，熟悉常用的模型结构和参数调优，能够根据业务场景选择合适的算法模型进行建模和分析。
- 具备较强的学习能力和适应能力，能够快速掌握新的数据分析工具、技术和业务知识，持续更新自己的知识体系和技能水平。
- 拥有良好的团队协作能力，能够与不同部门的人员进行有效沟通，理解业务需求，传递数据分析的价值，共同推动项目实施和业务发展。
- 有算法相关大赛经验或发表过相关论文者优先考虑。
- 有化工、制造、自动化等领域算法相关的实习或工作经验者优先考虑。
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕