高级数据分析与挖掘工程师（算法方向）

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岗位职责：
1.聚焦于锂电池生产制造领域，主动深入了解业务，对业务场景和问题进行分析挖掘需求，利用包括统计学、计算机科学在内的理论与方法，优化业务流程，实现产品研发与生产的降本增效；
2.建立产品数据分析框架和数字模型，使用统计方法收集和分析大型数据集，生成见解以推动业务决策；
3.根据具体业务场景完成需求分析、架构设计、并完成业务架构的落地方案，协调各方及时准确的完成数据产品开发、交付和迭代；
4.追踪推动项目开发交付工作，包括需求收集，开发计划制定，风险管控，进度跟踪，资源协调等；
5.负责监测业务的日常数据，关注数据波动并能够分析和解读数据异常，发现问题并探索解决方案，用数据辅助业务开展和决策。

任职要求：
1.本科及以上学历，硕博优先，计算机科学、数据科学、统计学等相关专业；
2. 5年以上数据分析、机器/深度学习算法开发工作经验，新能源行业分优先；
3.具备扎实的统计学和算法基础，精通各种数据集成、抽取、清洗、转换以及统计分析、可视化、归一化等预处理方法和手段并精通机器学习特征工程、去噪和降维算法理论和实践，包括PCA、LDA、LLE、t-SNE等；
4.精通基于Hadoop和Spark的大数据架构、生态系统和解决方案，熟悉数据仓库和数据平台的建立、结构化和非结构化数据存储、关系和非关系数据库使用，以及各种工具和软件的适用场景和优缺点；
5.精通传统机器学习模型的各种回归、分类、聚类和集成算法(Bagging, Boosting, Voting)，包括线性回归、多元回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、KNN、神经网络、KMeans、朴素贝叶斯等；
6.熟悉深度学习理论和实践包括多层感知机、深度神经网络(DNN)、卷积网络(CNN)、循环网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、自动编码机、生成对抗网络(GANs)、以及这些算法在图像识别、自然语言处理、以及推荐系统上的应用；
7.了解各种强化学习算法，包括Q-learning、DQN (Deep Q Network)、Policy Gradients、MAB (Multi-armed Bandit)；
8.出色的沟通和团队合作能力，能够与非技术人员有效地沟通和协作。

罗先生3日内活跃

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