1.教育背景： - 硕士及以上学历，计算机科学、数学、统计学、自动化或相关专业。 2.专业技能： - 精通至少一种编程语言，如Python、Java、MATLAB、R等，具备良好的编程习惯。 - 熟悉机器学习、深度学习、统计分析等算法原理和实践应用。 - 具备大数据平台（如Hadoop、Spark等）分布式并行处理技术的工作经验，具备 Spark或Flink等大数据开发实施经验，能够处理大规模数据集。 - 熟悉至少一种深度学习框架，如Keras/Tensorflow/PyTorch等。 - 了解电力行业相关知识，熟悉工业预警/诊断模型的常用理论和算法，并具有1年以上应用于生产系统经验和能力，有水电站设备诊断分析领域者优先。 3 项目经验： - 具有工业互联网平台或类似大型项目的开发经验。 - 有成功的算法模型开发和部署经验，特别是在设备诊断、预测维护等领域。 3.其他： - 良好的团队合作精神和沟通能力。 - 能够独立工作，具备解决问题的能力。 - 良好的英语阅读和写作能力，能够阅读和理解技术文档。

1.算法开发与研究 - 负责基于工业互联网平台的水电机组主设备数据驱动诊断分析方法的研究与开发。 - 构建和优化水轮发电机组状态数据的数学模型，实现设备运行状态的智能诊断分析。 2.数据处理与分析 - 负责数据的清洗、预处理，以及异常数据的识别和处理。 - 开发和维护数据处理流程，确保数据质量满足分析需求。 3.模型构建与评估 - 构建和评估基于历史分布规律的状态参数评价标准。 - 开发适用于发变组稳定性、温度、油气等参数的诊断分析流程和多维评价指标。 4.软件开发与集成 - 在工业互联网平台上开发相应的诊断分析功能模块，形成高级应用。 - 确保开发的算法和模型能够与平台的其他组件（如数据服务、规则服务、可视化服务等）无缝集成。 5.技术文档与专利 - 编写和维护技术文档，包括算法描述、开发流程、测试报告等。 - 参与专利的撰写和申报工作，确保项目成果的知识产权保护。 团队协作与沟通 - 与项目团队成员（包括项目经理、软件工程师、数据科学家等）紧密合作，确保项目按时完成。 - 参与设计联络会，协调系统设计、开发、方案审查、项目执行等工作。 4、具备较强的表达、沟通、协调、组织能力； 5、具有很强执行力、团队意识，积极主动完成各项工作； 接受出差和驻场，可接受办公地在客户现场。