一、要求： 1、28~35岁、本科及以上 2、有制造业工业大数据分析经验、且有实际应用案例 3、具备持续改善相关的工具/逻辑，比如：PDCA、麦肯锡七步法、DMAIC 4、业务理解力强，对业务和数据敏感；强大的数据分析能力，灵活使用常见数据分析算法，借助python，matlab，各类BI工具分析数据 5、熟悉Oracle、MySQL、SQL Server其中一种数据库 6、熟练通过机器学习、深度学习算法等进行建模 二、工作内容： 1、利用工业大数据进行知识发现（数据挖掘），比如： 1）挖掘过程变量与产品特性之前的关系、突破现有认知，比如建立焊接拉力与焊接速度、焦距、能量之前的模型 2）利用过程变量之间的关系实现间接测量，通过易测的过程量去推测难测的过程量 2、从数据库原始数据中提炼出简洁的、有意义的数据向管理者报告，比如： 1）效率：不同班组、不同设备之间的产能差异分析 2）成本：不同型号、不良类别的损失占比及其趋势自动统计更新 3、工业数据的离群值、异常趋势检测： 通过时间序列分析、机器学习、深度学习算法等检测工业生产中的异常 4、工业数据管理： 1）打破数据孤岛 2）数据格式标准化 3）避免业务部门使用错误或矛盾的基础数据 5、团队Open、领导支持，其它关于数据分析的想法、都可实践。