工作職責：1、 領導時序數(shù)據(jù)分析與建模（如溫度、低頻振動、轉速、流量），包括異常檢測、分類和預測；2、 提供針對流程、半導體、船舶行業(yè)的技術選型建議，同時要與產(chǎn)品經(jīng)理、銷售等其他部門不同角色對接，從業(yè)務、市場、商業(yè)角度上考慮，確保解決方案符合業(yè)務需求和技術先進性；3、 推動新技術調(diào)研，保持公司在工業(yè)AI領域的先進地位，例如探索LSTM、AE、ARIMA等時序預測模型；4、 設計和部署故障預測算法，保障產(chǎn)品質(zhì)量和性能，如使用SVM、ANN、GBDT、隨機森林、lightGBM等機器學習方法；5、 規(guī)劃知識產(chǎn)權策略，保護公司創(chuàng)新成果，特別是在故障預測方向上的專利布局；6、 根據(jù)組織業(yè)務目標與技能需求，建設算法研發(fā)團隊；識別團隊成員的能力或技能不足，發(fā)現(xiàn)后主動輔導、協(xié)助團隊成員成長7、 協(xié)助銷售和技術方案咨詢，支持市場推廣和客戶交流，提供專業(yè)的技術指導。任職要求：1、 計算機科學、數(shù)學、自動化或相關領域碩士及以上學歷；2、 至少5年基于時序數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、流量）的算法研發(fā)經(jīng)驗，有流程制造背景優(yōu)先；3、 精通機器學習（線性回歸、主成分分析）、深度學習（YOLO、mobilenet、GAN）方法，具備信號處理（傅里葉變換、MFCC、EMD）和多模態(tài)數(shù)據(jù)分析技能；4、 熟練使用python編寫機器學習、深度學習算法，掌握常用的python機器學習、深度學習算法包，如sklearn，pytorch，tensorflow，keras等5、 有成功的算法工程化項目經(jīng)驗，熟悉利用GPU提升算法運行效率；6、 擁有出色的技術管理能力和產(chǎn)品意識，能夠識別和規(guī)避項目風險，確保數(shù)據(jù)驅動建模的成功實施。

北京天澤智云科技有限公司，由美國智能維護系統(tǒng)中心（簡稱IMS中心）創(chuàng)始主任、國際工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造領域的領軍人物李杰教授與他的博士生團隊創(chuàng)建，致力于為全球工業(yè)領域客戶提供智能制造解決方案、產(chǎn)品與服務。公司在過去15年中所完成的超過120個工業(yè)領域項目研發(fā)經(jīng)驗以及開發(fā)部署方法論，搭建了基于高級分析算法、工程專家領域知識、尖端軟件產(chǎn)品的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。 公司通過“技術-＞產(chǎn)品-＞市場”的迭代過程，將先進的智能維護技術逐步轉化為極具生產(chǎn)力與產(chǎn)業(yè)價值的工程應用成果，為我國工業(yè)企業(yè)提供了集成數(shù)據(jù)采集與分析、裝備健康管理、故障預測與診斷、維護決策與優(yōu)化等各類工業(yè)大數(shù)據(jù)應用服務為一體的定制化解決方案，從而幫助企業(yè)提高資產(chǎn)的經(jīng)濟效益并降低安全風險。公司擁有研發(fā)、服務、前沿技術研究的科研和市場一體化能力，以核心技術助力我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)能力向智能化轉型與升級。
公司科研力量雄厚，員工獲得研究生和博士學位者占比超過50%。核心技術團隊由李杰教授領導，成員自于美國IMS中心的工業(yè)大數(shù)據(jù)核心研發(fā)團隊，以及IBM、美國國家儀器（NI）、和中國船舶工業(yè)集團等企業(yè)的核心技術和管理人員，對于工業(yè)領域應用與大數(shù)據(jù)技術的結合有著深刻的技術功底與實施經(jīng)驗。