工作目的
通过先进的计划研究和分析来改进集装箱码头规划和运营。这包括设计和实施预测模型、统计算法和数据管道,以识别趋势、模式和见解。该工作需要与跨职能团队和利益相关者合作,开发基于数据的解决方案,验证模型和算法,并通过仪表板和报告进行推荐。该工作还涉及保持与机器学习和数据科学领域的行业趋势和发展同步,同时确保数据隐私、安全和合规性。
主要责任
• 进行研究和分析,以识别集装箱码头规划和运营的改进领域。
• 开发预测模型和算法,优化集装箱码头规划和运营。
• 设计和开发机器学习/人工智能解决方案,以增强集装箱码头规划和运营。
• 与跨职能团队合作,实施优化规划解决方案。
• 使用真实世界的规划数据测试和验证模型和算法。
• 监控和评估用于提前和中央规划领域的机器学习和人工智能模型和算法/解决方案的性能。
• 了解机器学习和人工智能技术中支持运营/规划优化的最新行业趋势和发展。
• 自动化收集、清洗和分析大量与规划相关的数据的过程,并构建/维护用于高效规划处理、转换和分析的数据管道和工具。
• 开发统计模型和算法,支持基于规划数据的决策。
• 与利益相关者合作,将他们的需求转化为基于数据的解决方案,并开发规划(DSS)样式的仪表板,以有效传达见解和推荐。
• 保持更新的数据科学和机器学习技术,并参与 A/B 测试和实验,持续优化模型和算法。
• 确保数据隐私、安全和合规性。
机器学习
统计分析,机器学习,数据可视化,Python