核心目标
主导半导体行业数据分析和监控产品的指标体系设计和落地，主导故障预测、产品寿命预测、参数智能调优的机器学习use case的实现。

职位描述
岗位职责：
1、负责半导体行业海量数据的分析工作以及指标体系的设计实现；
2、运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘数据，完成数据特征提取，并设计实现相应的算法和模型；
3、大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究；
4、负责用半导体行业相关分析的目标确定、数据采集设计、分析模型设计；
5、指导开发人员完成数据采集、ETL实现，并独立完成算法设计与实现。

岗位要求：
1、计算机、数学或统计学相关专业学士以上学位，五年以上工作经验；
2、工业/半导体行业/泛半导体行业数据的分析以及指标体系的设计实现的丰富的实践经验；
3、工业/半导体行业/泛半导体具有海量数据挖掘的项目经验，尤其是产品故障预测类和产品寿命预测类的usecase实践经验，有特征提取或者特征工程开发经验；
4、精通各种数据挖掘算法及其原理（随机森林、XGBoost、GBDT、K-means、SVM、SVD、PCA、协方差），能根据业务场景，建立挖掘模型，选择最合适和高效的算法并实现；
5、精通SQL，熟练掌握Python或R语言，熟练掌握numpy/pandas/sci-kitlearn等常用的数据分析和挖掘常用的pyhon库，有sas/matlab/SPSS经验者优先；有Nosql/MPP数据库开发经验者优先；
6、性格积极乐观，诚信，有较强的语言表达能力；具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。