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1. 机器学习、统计分析、数据挖掘基础扎实; 2. 有钢铁、能源、化工、制造业数据项目或实习经验,或参与过时空匹配、数据治理、异常检测类课题; 3. 熟练使用Python和SQL,能独立完成数据清洗、特征构造、模型训练与评估;熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn、PySpark中至少两类工具; 4. 理解时序数据、批次数据和设备数据的常见问题,能够处理时间漂移、缺失值、异常点、类别不平衡等工业数据难题; 5. 熟悉图算法、规则引擎、GIS/时空建模、工业知识图谱或质量分析方法者优先。
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