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機器學(xué)習(xí)可靠性工程師（英語流利） 工作地點：上海世紀(jì)大道 職位要點：碩士學(xué)歷，強大的統(tǒng)計分析技能和機器學(xué)習(xí)，以處理大型數(shù)據(jù)集并執(zhí)行高級分析編程技能：精通腳本語言，特別是Python，并熟悉機器學(xué)習(xí)算法。候選人應(yīng)該對材料背后的物理學(xué)有基本的了解，并熟悉scikit-learn等統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析庫。 教育水平：攻讀或已畢業(yè)于計算機工程、計算機科學(xué)、材料科學(xué)、電氣工程、機械工程或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位，深厚的專業(yè)知識儲備是處理復(fù)雜項目的基礎(chǔ)。 專業(yè)知識：對材料特性（機械、電氣、光學(xué)和材料科學(xué)）背后的物理學(xué)有基本了解，以便更好地理解系統(tǒng)組件的工作原理和故障機制。 技術(shù)能力： 數(shù)據(jù)分析編程：擁有強大的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析編程技能，熟練運用 Matlab、Python 等工具進行數(shù)據(jù)處理和分析。熟悉 scikit - learn 等機器學(xué)習(xí)庫，能夠借助這些工具開發(fā)統(tǒng)計模型和算法。 可選技能優(yōu)勢： 具備 Tableau 儀表板和數(shù)據(jù)查詢知識，可用于數(shù)據(jù)可視化和展示，為團隊和利益相關(guān)者提供直觀的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。 掌握圖像處理和機器學(xué)習(xí)方面的高級編程技能，以及有 TensorFlow 或 PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架經(jīng)驗，有助于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)和開發(fā)預(yù)測模型。 熟悉時間序列分析庫，如 Stats 模型或 Prophet，可用于分析時間序列數(shù)據(jù)，更好地預(yù)測組件故障和系統(tǒng)可靠性。 具有醫(yī)療保健數(shù)據(jù)或特定領(lǐng)域知識的經(jīng)驗，能將專業(yè)領(lǐng)域的知識與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，更精準(zhǔn)地解決實際問題。