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1. 通過數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和運(yùn)籌模型，實(shí)現(xiàn)半導(dǎo)體設(shè)備控制中的智能決策 2. 分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，建立數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的自診斷以及設(shè)備健康的智能維護(hù) 3. 建立設(shè)備數(shù)據(jù)分析平臺，對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，分析，識別設(shè)備運(yùn)行風(fēng)險點(diǎn)和改進(jìn)點(diǎn)，提出優(yōu)化建議

1. 具有計(jì)算機(jī)、運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷或具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析以及人工智能經(jīng)驗(yàn)； 2. 扎實(shí)的理論背景（統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、數(shù)值分析、優(yōu)化等），能夠閱讀英文技術(shù)文檔以及文獻(xiàn)； 3. 2年以上Python編程和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)； 4. 對于數(shù)據(jù)具有良好的敏感性，能夠從數(shù)據(jù)中挖掘潛在規(guī)律，熟練運(yùn)用相應(yīng)可視化工具（matplotlib, seaborn, bokeh等）； 5. 熟悉常用的深度學(xué)習(xí)框架（tensorflow, keras, pytorch等），能夠基于框架實(shí)現(xiàn)特定功能； 6. 有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、預(yù)測性維護(hù)等項(xiàng)目的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 7. 有新產(chǎn)品開發(fā)落地經(jīng)驗(yàn) 或 有半導(dǎo)體領(lǐng)域項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 8. 熟悉云計(jì)算相關(guān)知識（AWS、GCP、華為云，阿里云等）（加分項(xiàng)）； 9. 熟悉git等分布式代碼版本控制工具。