数据分析算法工程师（制造数字化）
50-80k
苏州
5年以上
统招本科
招1人
7月27日更新
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· 深聘（杭州）科技有限公司
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- 职位介绍
- 数据分析算法工程师（制造数字化）
岗位职责：
1、负责开发针对光通讯模块生产过程中数据的深度学习算法和迁移学习模型，包括但不限于 RNN/LSTM/GRU、CNN、Transformer、AE/VAE 等。
2、负责开发针对光通讯模块全流程业务的机器学习算法和迁移学习模型，包括但不限于 NLP、图像识别、推荐、决策等。
3、基于公司的数据平台，根据业务场景需求，建立当前状态评估、预测、预警模型或异常检测及故障诊断方法
4、与软件团队协作，定义算法调用接口规范，明确数据输入输出格式，确保算法服务与后端架构高效集成，完成算法部署；同步提供模型部署的性能优化建议（如轻量化推理、资源消耗预估）；
5、跟踪业界先进的机器学习算法和研究趋势，并将其应用于实际的数据环境，发现和解决问题。
6、有海量数据处理及分析的经验，有数仓平台对接数据的优先
任职要求：
1、硕士以上学历，计算机、软件工程、通信工程、数学、电气工程、能源工程及相关专业（优秀可放宽至本科）。
2、5年以上相关工作经验
3、扎实的数学基础和编程功底，良好的编程规范，深刻掌握线程、进程、协程，精通 Python。
4、熟悉常用的机器学习算法和深度学习算法，深入理解各种机器学习评价指标（如 AUC、F1-score 等），熟练掌握 NLP 算法原理，有迁移学习算法工作研发和调优经验优先。
5、熟练掌握至少一种深度学习框架，PyTorch 优先。
6、熟练使用至少一种代码管理工具，git 优先。
7、有时序数据分析、异常检测、工业故障诊断、半导体/光模块分析经验者优先。 8、有时序数据分析、异常检测、工业故障诊断、健康状态评估经验者优先;
9、有开源的 1000+star Git 项目、技术博客，或在 Kaggle 或天池竞赛中排名 top3者优先。
10、在实际AI项目中有从数据收集、预处理、模型训练到模型部署和优化的完整流程开发经验者优先。
- 其他信息
- 语言要求：不限
- 行业要求：机械/设备
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