到岗时间:不限
婚况要求:不限
岗位职责
1. 数据挖掘:从历史数据中挖掘价值信息与模式;开展特征提取、变换、选择等特征工程;实现异常数据识别、趋势预测、周期性分析,挖掘数据关联规则,完成数据聚类分类与分组。
2. 数据清洗:评估数据完整性、准确性、一致性;采用均值、中位数、插值等策略处理缺失值,识别并处置异常值;完成数据标准化、归一化、去重去噪及格式转换,统一数据规范。
3. 数据整合:整合时序数据库、关系数据库、文件等多源数据;设计并实现ETL流程;运用Delta Lake/Iceberg/Hudi等技术构建与管理数据湖,负责数据仓库架构设计、维度建模及数据血缘、元数据管理。
4. 人工智能应用:开发分类(SVM、决策树等)、回归(线性/多项式回归等)、聚类(K-means等)机器学习模型;应用全连接网络、CNN、RNN、LSTM、自编码器等深度学习模型,实现时间序列预测、异常检测,按需搭建推荐系统。
5. 数据分析平台:开发数据分析工具、搭建分析平台;生成数据图表与自动化报表;开发数据查询及分析API接口,将数据分析能力封装为服务实现服务化。
任职资格
1. 学历:本科及以上,计算机、数据科学、统计学、数学等相关专业,硕士优先。
2. 技术能力:熟练掌握Python/R/Scala编程语言;精通TensorFlow、PyTorch等机器学习框架,Apache Spark、Flink等大数据处理框架;深入掌握TDengine/InfluxDB时序数据库、PostgreSQL/MySQL关系数据库及Delta Lake/Iceberg/Hudi数据湖技术;熟悉Tableau/Power BI等可视化工具、各类数据挖掘与深度学习算法、Apache Airflow/Kettle等ETL工具;精通SQL、了解NoSQL数据库,熟悉Linux系统及Shell脚本。
3. 项目经验:3年以上数据分析或数据挖掘经验;具备工业/时序数据分析、机器学习/深度学习、大数据处理、数据湖项目经验者优先,熟悉船舶/工业自动化数据分析者优先。
4. 其他要求:具备扎实的数学与统计学基础、良好的数据思维及算法理解能力;拥有优秀的问题分析解决、文档编写及团队协作能力。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。