崗位職責(zé)：
1. 工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和技術(shù)層面的架構(gòu)設(shè)計(jì)與咨詢(xún)服務(wù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)和關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展跟蹤和研究；
2. 負(fù)責(zé)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)處理模塊的架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，基于Hadoop、Spark框架的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、維護(hù)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)API等服務(wù)和數(shù)據(jù)接口的開(kāi)發(fā)；
3. 基于Spark技術(shù)的海量數(shù)據(jù)的處理、分析、統(tǒng)計(jì)、挖掘功能的開(kāi)發(fā)和項(xiàng)目實(shí)施工作；
4. 項(xiàng)目設(shè)計(jì)與交付過(guò)程中組織、管理和協(xié)調(diào)；
5. 拓展并挖掘行業(yè)、市場(chǎng)需求，傳導(dǎo)后端技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)。?
任職資格：
1. 碩士及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、人工智能、模式識(shí)別等相關(guān)專(zhuān)業(yè)
2. 有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、爬蟲(chóng)、推薦、自然語(yǔ)言處理等相關(guān)領(lǐng)域研究經(jīng)驗(yàn)，熟悉聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，對(duì)常見(jiàn)的核心算法理解透徹，有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn)；
3. 數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng)、良好的邏輯思維能力及口頭表達(dá)能力，具備較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)分析能力、問(wèn)題分析與解決的能力；
4. 較好的業(yè)務(wù)需求分析與設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)清洗算法，有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
5. 有一定程序開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（Java,?C++等），夠獨(dú)立搭建Hadoop和MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；
6. 掌握一種數(shù)據(jù)分析軟件工具（如SAS,?SPSS,?R、MatLab等）；
7. Kafka分布式消息服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，Spark分布式數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，具備R或Python數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮；
8. 了解工業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)或工業(yè)大數(shù)據(jù)、智能制造相關(guān)知識(shí)；
9. 良好的溝通和分析問(wèn)題與解決問(wèn)題能力。