1.负责电池监控业务的算法落地和精度跟踪；
2.跟踪业界前沿机器学习技术，设计并实现相关算法，例如深度学习、强化学习、AutoML等算法模型；
3.负责储能系统历史运行数据分析，搭建系统的故障模式和运行特征模型；
4.负责储能系统历史运行数据的挖掘，实现故障预警、SOX的精度优化；
5.负责大数据分析平台的需求开发、AI建模、软件设计与测试工。

1. 硕士及以上学历，计算机/统计等相关背景，有数据挖掘经验;
2. 熟练掌握Python/R/C++等语言，熟悉Hadoop/Spark/Hive等大数据开发；
3. 熟练掌握各类回归预测模型，掌握一种以上机器学习与深度学习框架；
4. 精通常用的数据挖掘和机器学习算法，包括监督学习模型（分类、回归、排序等）、非监督学习（聚类）、半监督学习模型等；
5.具有扎实的计算机科学功底，扎实的编程基础和数据结构算法基础、较强的编程能力和问题解决能力。