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招聘原因：項(xiàng)目研發(fā)新增需要。
工作地點(diǎn)：眉山東坡區(qū)總部。
工作職責(zé)：
1. 數(shù)據(jù)整合與處理：
- 負(fù)責(zé)收集、清洗和整合來自多渠道的異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括晶體生長(zhǎng)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室表征數(shù)據(jù)、以及產(chǎn)品性能測(cè)試數(shù)據(jù)等。
- 建立和維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分析管道，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可用性。
2. 數(shù)據(jù)分析與可視化：
- 運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，深入分析關(guān)鍵工藝參數(shù)對(duì)晶體質(zhì)量指標(biāo)的影響。
- 設(shè)計(jì)并開發(fā)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)圖表、儀表盤和報(bào)告，直觀呈現(xiàn)分析結(jié)果，服務(wù)于生產(chǎn)、研發(fā)和管理層決策。
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)：
開發(fā)并訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于：
預(yù)測(cè)性建模：預(yù)測(cè)晶體產(chǎn)品的最終性能。
質(zhì)量控制：構(gòu)建晶體質(zhì)量的自動(dòng)分類與缺陷預(yù)測(cè)模型。
工藝優(yōu)化：通過模型尋找最優(yōu)的工藝參數(shù)窗口，提升成品率和效率。
智能診斷：對(duì)生產(chǎn)異常進(jìn)行根因分析。
負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證、部署及持續(xù)優(yōu)化。
4. 跨部門協(xié)作與洞察傳遞：
- 與工藝工程師、研發(fā)工程師緊密合作，將數(shù)據(jù)分析結(jié)論轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的工藝改進(jìn)方案。
- 能用非技術(shù)人員易于理解的語言和可視化工具，有效溝通復(fù)雜的數(shù)據(jù)洞察和模型結(jié)論。
崗位要求：
學(xué)歷專業(yè)：本科及以上學(xué)歷，材料科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)或相關(guān)專業(yè)。
專業(yè)技能：
編程語言：精通Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，熟練使用Pandas, NumPy, Scikit-learn, 等核心數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。
數(shù)據(jù)分析：具備扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，精通數(shù)據(jù)清洗、探索性數(shù)據(jù)分析和假設(shè)檢驗(yàn)。
-數(shù)據(jù)可視化：能夠獨(dú)立制作專業(yè)、清晰的數(shù)據(jù)報(bào)告和交互式圖表。
-機(jī)器學(xué)習(xí)：具有完整的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，理解常見的回歸、分類、聚類算法，并掌握模型評(píng)估與調(diào)優(yōu)方法。
- 熟悉SQL數(shù)據(jù)庫(kù)操作。

優(yōu)先考慮：
- 具有材料晶體生產(chǎn)（如半導(dǎo)體、光學(xué)晶體、功能陶瓷等）相關(guān)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
- 具有使用TensorFlow 或PyTorch 完成深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。
- 了解并使用過Plotly Dash 或 Tableau 等工具開發(fā)過數(shù)據(jù)儀表盤。