数据算法工程师-人工智能事业部南京基地(J12028)

职位描述

1. 负责钢铁冶金生产过程中多源数据的时空匹配算法研发，解决产线不同设备、不同场景下数据的时间同步、空间关联问题。

2. 负责钢铁冶金行业数据治理相关算法的研发，包括数据清洗、去重、补全、标准化、异常检测等算法设计与优化。针对冶金多源异构数据的特点，构建适配的数据治理算法模型，提升数据质量。

3. 负责钢铁冶金产线多源数据的采集方案设计，包括传感器、PLC、MES、DCS等设备与系统的数据采集接口开发。解决工业现场数据采集中的通信问题，适配Modbus、OPCUA、MQTT等工业通信协议，完成采集设备与采集平台的对接。

4. 负责钢铁冶金行业时序数据库的搭建、部署与运维，针对产线海量时序数据优化数据库存储与查询性能。

5. 参与数据集建设与效果复盘，持续优化数据可用率、标签一致性和跨工序关联准确率。

任职要求

【必备】

1. 硕士及以上学历，机器学习、统计分析、数据挖掘基础扎实。

2. 有钢铁、能源、化工、制造业数据项目/实习经验，或参与过时空匹配、数据治理、异常检测类课题。

2. 熟练使用 Python 和 SQL，能独立完成数据清洗、特征构造、模型训练与评估；熟悉 Pandas、NumPy、Scikit-learn、PySpark 中至少两类工具。

3. 理解时序数据、批次数据和设备数据的常见问题，能够处理时间漂移、缺失值、异常点、类别不平衡等工业数据难题。

【优先】

1. 熟悉图算法、规则引擎、GIS/时空建模、工业知识图谱或质量分析方法。