我们正在寻找一位数据科学家专家加入我们的全球制造卓越数字化转型团队。
全球制造卓越数字化转型团队负责为全球制造行政区域的各个业务功能提供基于人工智能的解决方案。这些解决方案利用人工智能和分析的最新技术进步，在价值链上创造业务价值。全球制造卓越组织将成为公司下游业务线中全球制造数字化转型、人工智能技术和数据科学的卓越中心。
你的主要职责将是与业务功能、利益相关者和职能团队密切合作，就人工智能/机器学习用例提供咨询，识别数据潜在价值，制定人工智能和数据科学的思路和概念化。这个角色将在帮助我们的组织做出数据驱动的决策和解决复杂问题方面发挥关键作用。
职责和责任
作为成功的候选人，你将需要执行以下任务：
• 与跨职能团队合作，包括工程师和领域专家，推动数据驱动的改进。
• 收集和预处理来自各种工业来源的数据，如传感器、DCS系统和制造设备。
• 分析数据，识别流程优化、能源效率改进和成本降低的机会。
• 实施异常检测算法，识别工业过程和设备中的异常模式。
• 开发预测性维护模型，识别设备故障并最小化停机时间。
• 提出创新的想法，应用图像、视频和音频分析来减少工业厂区的视觉检查/现场监测等手动工作。
• 创建信息丰富的仪表板，向运营团队和管理层传达见解。
• 将机器学习模型部署到生产系统中进行实时监控和决策。
• 维护数据分析过程、模型和发现的文档。
• 确保数据实践符合行业法规和数据隐私标准。
• 监控和评估模型性能，并进行必要的调整以保持准确性和可靠性。
要求
• 你必须拥有一所知名学院的工程学或数据科学的学士/硕士学位。
• 你必须至少有5年的在工业环境中构建基于数据分析的产品的经验，最好是在石油炼油厂。
• 你具备通过数据分析解决业务问题并开发数据驱动解决方案的能力（工程/运营问题、基于计算机视觉的产品）。
• 需要出色的分析和解决问题的能力，能够从数据中得出见解和机会。
• 了解石油和天然气下游领域，以有效应用数据科学是必要的。
• 在开发基于人工智能/机器学习的工业过程/设备数字孪生方面有经验。
• 在与人工智能/机器学习模型相配合的优化算法应用方面有经验。
• 熟练使用Python进行数据处理、分析和建模。熟悉常用库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等。
• 精通深度学习工具keras、TensorFlow、pytorch、cafee等。
• 精通根据考虑的问题选择最佳机器学习模型，并具有工程意识。
• 你还必须能够将想法从概念化到投产。
• 精通可视化工具和软件包，并能将数据科学主题传达给非技术人员。
• 最好具备基本的项目管理技能，以按时和在范围内计划、执行和交付数据科学项目。
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• 数据科学家专家
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