1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化
負(fù)責(zé)工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、清洗、整合與分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，優(yōu)化生產(chǎn)流程、設(shè)備運(yùn)維效率、能耗管理及產(chǎn)品質(zhì)量控制。
2.算法開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)性維護(hù)、異常檢測(cè)、工藝優(yōu)化等工業(yè)場(chǎng)景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
結(jié)合工業(yè)機(jī)理模型（如物理仿真、數(shù)字孿生）與數(shù)據(jù)模型，提升分析準(zhǔn)確性。
3.跨部門(mén)協(xié)作
與生產(chǎn)、工藝、設(shè)備等部門(mén)緊密合作，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可落地的改進(jìn)方案。
針對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)可視化看板（如BI工具），輔助管理層決策。
4.工具與平臺(tái)建設(shè)
參與工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，提升數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化水平。
沉淀數(shù)據(jù)分析方法論，形成標(biāo)準(zhǔn)化工具或文檔。
5.行業(yè)動(dòng)態(tài)跟蹤
關(guān)注工業(yè)4.0、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)趨勢(shì)，探索新技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景。

任職要求
全日制碩士及以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、自動(dòng)化、工業(yè)工程、機(jī)械工程等相關(guān)專業(yè)。

技能要求
編程能力：熟練使用Python/SQL，掌握Pandas、NumPy、Scikit-learn等數(shù)據(jù)分析庫(kù)。
數(shù)據(jù)分析工具：熟悉Tableau、Power BI等可視化工具，了解工業(yè)SCADA系統(tǒng)或MES系統(tǒng)者優(yōu)先。
工業(yè)知識(shí)：了解制造流程（如離散制造/流程制造）、設(shè)備運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)特征及傳感器技術(shù)。
算法能力：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)、時(shí)間序列分析），有TensorFlow/PyTorch經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)處理：具備海量工業(yè)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉Hadoop/Spark/Flink等大數(shù)據(jù)技術(shù)者加分。

其他要求
邏輯清晰，具備將復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題的能力。
良好的溝通能力，能與非技術(shù)團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作。

備注
有殘疾證者優(yōu)先

其他福利：
人才公寓+飯補(bǔ)（每月600元打到餐卡上）+其他工會(huì)福利。
從未在衢州市區(qū)內(nèi)就業(yè)及繳納過(guò)社保的人員，入職后還可享受人才政策如下：
1.工作滿一年后的購(gòu)房補(bǔ)貼：雙非碩士30萬(wàn)、雙一流以上碩士50萬(wàn)、博士120萬(wàn)；
2.安家補(bǔ)貼：碩士10萬(wàn)、博士40萬(wàn)；