工业大数据岗位是企业数字化转型中的关键角色,负责利用先进的数据分析技术,从海量的工业生产数据中挖掘价值,以优化生产流程、提高效率、降低成本,实现智能制造。
1. 精通大数据处理工具和技术,如hadoop、spark、sql等。
2. 具备深厚的统计学和机器学习知识,能应用到工业数据分析中。
3. 熟悉工业4.0相关概念,了解制造业流程和业务模式。
4. 拥有良好的编程能力,如python、r等,能编写高效的数据处理脚本。
5. 具备优秀的沟通和协作能力,能与跨部门团队有效合作。
6. 对数据安全和隐私保护有深刻理解,遵守相关法规和标准。
工业大数据专家在日常工作中,需要收集和整合来自生产线、传感器、设备等多种来源的数据,进行清洗、预处理和分析。他们利用高级算法预测设备故障、优化生产计划、减少能源消耗,甚至创新新的商业模式。他们需要将复杂的数据洞察转化为可执行的业务策略,推动企业的数字化进程。
此外,该岗位还需与it部门、生产部门、研发部门紧密合作,确保数据的准确性和实时性,解决数据集成和分析中的技术问题。在项目管理方面,他们可能需要领导跨职能团队,协调资源,确保数据分析项目的成功实施。
1. 数据采集与整合:设计和实施数据采集系统,整合多源数据,确保数据质量和完整性。
2. 数据分析与建模:运用统计和机器学习方法,建立预测模型,识别生产瓶颈和优化机会。
3. 数据可视化:创建直观的仪表板和报告,使非技术人员也能理解数据洞察。
4. 业务优化:基于数据分析结果,提出改进建议,参与制定业务策略和流程改进。
5. 技术咨询:为其他部门提供数据分析技术支持,解答数据相关问题。
6. 项目管理:规划和执行数据分析项目,控制项目进度,确保按时交付成果。
7. 数据安全与合规:确保数据处理符合法规要求,实施数据安全措施,防止数据泄露。
工业大数据岗位是现代工业的核心驱动力,通过深入挖掘数据价值,推动企业持续创新和竞争力提升。
第1篇 工业大数据工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职责描述:
1、针对工厂四大ai场景(机器视觉/图像识别、机器学习/phm、知识发现、自然语言处理),给出有竞争力的算法实现;
2、深入了解业务需求,能对算法和模型应用效果进行评估、分析和优化等;
3、ai和大数据相关课程开发培训;
任职要求:
1、全日制本科及以上学历,有5年以上相关工作经验;
2、曾经实作过ai算法功能,有深度学习项目和相关经验,图像处理经验优先考虑;
3、熟悉流行的ai学习开源工具,如tensorflow等,有计算机视觉、深度学习的开发经验者优先;
4、具备处理、清洗、核定分析数据能力,熟悉编程语言python等。
第2篇 工业大数据研究员(应届博士)职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
岗位职责:
1、工业大数据挖掘应用算法研究;
2、工业领域知识图谱研究;
3、融合数据驱动和工艺规则的智能决策算法研究。
任职要求:
1、2019、2010应届博士,计算机相关专业;
2、熟悉大数据分析相关工具;
3、具备研发团队领导能力;
4、具备大数据应用系统开发经验者优先。
第3篇 产品工程师(工业大数据与人工智能方向)岗位职责描述岗位要求
职位描述:
职责描述:
1.参与工业互联网项目开发,轨道交通行业工业数据分析,参与智能感知技术研发,工业图像识别和机械振动信号分析算法开发;
2.参与边缘计算系统的硬件和软件设计;
3.负责与客户沟通,独立完成数据搜集、处理和挖掘,撰写分析报告。
职位要求:
1.3年以上相关工作经验,熟悉轨道交通车辆部件/系统的检修规程;
2.有工业物联网相关项目经验,熟悉机械振动等相关数据采集和分析技术;
3.熟练掌握python开发,熟悉工业领域常见机器学习算法,对时间序列数据分析有深入理解。
第4篇 工业大数据解决方案经理职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
工业大数据解决方案经理
岗位职责:
1、为用户提供工业大数据应用专业技术咨询服务,撰写项目规划及解决方案;
2、研究用户行业,提供行业解决方案;协助市场人员进行客户交流,开展现场调研,总结客户需求,挖掘潜在需求;
3、了解市场发展趋势及相关产品,研究行业差异性,提供行业整体解决方案;
4、基于公司的技术方向及已有产品,能够参与承担相关课题研究及申报工作。
任职要求:
1、全日制本科及以上学历,硕士研究生学历优先,数学或it类相关专业;
2、熟悉数据仓库建模、etl、数据挖掘等工作;
3、具有5年以上工业大数据产品整体解决方案工作经验;
4、较强的业务学习和理解能力,较好的语言表达能力。可独立进行需求对接、方案编制及汇报。
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