工作职责:
1. 基于业务理解，开展机器学习、模型开发相关研发工作；
2. 对生产管理过程中涉及的质量、生产效率等问题，进行数据分析，及数据模型的研发；
3. 与其他大数据开发及平台开发工程师，实现数学模型工程化、产品化，验证和检查实现效果；

日常工作：
1. 进行模型验证和交叉验证，评估模型的性能和泛化能力；对模型进行调优，改进特征选择、参数调整等。
2. 在团队内部分享知识和经验，促进技术共享和学习。
3. 进行项目规划和进度跟踪，确保项目按时、高质量完成；协调团队资源，解决项目中遇到的技术问题和挑战。
4. 使用Pandas、NumPy等工具进行数据清洗、分析和可视化，设计和运行SQL查询，从数据库中提取和分析数据。

专业技能：
1. 熟悉常见数据结构，对常用机器学习算法，如神经网络、随机森林、逻辑回归、时间序列等数学模型有深入认识，并有丰富的实际应用经验；
2. 熟悉Hadoop、Spark、Hive和HBase的使用，能够设计和实施大规模数据处理和分析解决方案；
3. 精通Python/Java/Scala，能够编写高效、可维护的代码，并进行系统性能优化；
4. 熟练掌握TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等主流机器学习框架，具备构建、训练和调优复杂模型的能力；
5. 熟悉Pandas、NumPy、Matplotlib和Tableau等数据分析和可视化工具，能够从多维度进行数据分析和呈现；
6. 具备MySQL、ClickHouse和Cassandra等数据库的管理和优化经验，能够设计高效的数据存储和检索方案；
7. 能独立分析和解决问题，有较强的书面写作与口头沟通表达能力；
8. 良好的团队工作和协作能力，学习能力强，能够快速适应新的环境；
9. 有工业生产制造领域数据建模经验者优先考虑。

经验背景：
1. 硕士3年以上或本科5年以上编码经验，2年以上数据处理、数据挖掘、建模相关经验；
2. 有开源AI框架及相关经验者优先；
3. 有良好的编程能力，熟悉Python、Java或Scala等编程语言；
4. 具备大数据处理或算法项目管理经验。