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職責：
1. 利用人工智能（AI）和機器學習（ML）技術，開發(fā)電池數(shù)據(jù)挖掘和性能預測模型。
2. 設計和實施數(shù)據(jù)采集、清洗、轉(zhuǎn)換和存儲流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性。
3. 開發(fā)和優(yōu)化算法，分析電池性能數(shù)據(jù)，識別關鍵特征并建立預測模型。
4. 與團隊合作，將AI/ML模型運用到電池開發(fā)和制造過程，預測電池性能。
5. 進行實驗和驗證，評估模型的準確性、穩(wěn)健性和可靠性，并提出改進建議。
6. 跟蹤最新的AI/ML技術和行業(yè)趨勢，不斷優(yōu)化電池數(shù)據(jù)分析和預測方法。
任職要求：
1. 計算機科學、電氣工程、數(shù)學或相關領域的學士學位。
2. 3年以上電池數(shù)據(jù)工程或機器學習相關領域的經(jīng)驗。
3. 熟練掌握Python編程語言，以及VBA、C/C++或等效編程語言。
4. 具有扎實的數(shù)據(jù)處理和分析能力，熟悉數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法。
5. 對電池技術和性能有基本的理解，能夠處理和解釋大量的電池性能數(shù)據(jù)。
6. 良好的溝通和團隊合作能力，能夠與多學科團隊合作并有效地傳達技術概念。
優(yōu)先條件：
1. 碩士或博士學位，專業(yè)方向為人工智能、機器學習或相關領域。
2. 在電池數(shù)據(jù)挖掘和性能預測方面的專業(yè)經(jīng)驗。
3. 對深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和其他高級機器學習技術有實踐經(jīng)驗。
4. 熟悉電池管理系統(tǒng)（BMS）和實時數(shù)據(jù)處理技術。
5. 在電池或能源行業(yè)的相關項目經(jīng)驗。
6. 有發(fā)表相關論文或?qū)＠慕?jīng)驗，表明在該領域的技術貢獻。