岗位要求：

深入开展电化学储能在生产、工程与运维阶段的数据分析与算法开发工作，统筹推进基于数据挖掘与人工智能技术的数据分析研发与落地工作，最大化挖掘储能全生命周期数据价值，为储能智能运维与质量管理等业务提供决策支撑。

1）围绕电化学储能站智慧运维及主动安全防控要求，开展电池热失控、微短路、异常析锂、SOX分析、健康诊断等数据模型算法设计开发与落地应用；

2）基于在运电化学储能站海量多源时序数据，深化人工智能技术在储能全生命周期管理中的应用，开展时序数据预测、故障模式识别、图像异常辨识、运维辅助决策等模型算法设计开发与落地应用；

3）支撑售后、质量、研发、市场等部门需求，开展专项数据分析工作，为公司各业务口输出真正有价值的数据分析成果；

4）完成领导交办的其他任务。

能力要求：

1）具备工业大数据分析经验，能够熟练使用Python开展数据分析模型开发，熟练掌握统计量化、数据采集、BI构建、数据治理等知识；

2）具备良好的数据敏感度与分析技能，精通SQL、熟悉InflexDB、TDengine、IoTDB等时序数据库；

3）熟悉常用的分类、回归、聚类、降维等机器学习/深度学习算法；熟悉TensorFlow、Pytorch等深度学习框架；有大模型开发经验者优先；

4）熟悉锂离子电池基本特性与电化学储能系统集成技术原理。