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崗位概述：
負(fù)責(zé)公司數(shù)智化體系搭建及公司運營數(shù)據(jù)化系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、部署與持續(xù)優(yōu)化。該崗位需主導(dǎo)從前端算法模型研發(fā)到后端JAVA系統(tǒng)開發(fā)的整個技術(shù)生命周期管理，確保技術(shù)方案的先進性、落地性和穩(wěn)定性，為公司數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供堅強的技術(shù)支撐。
崗位職責(zé)：
1. 數(shù)智化體系戰(zhàn)略規(guī)劃
前瞻技術(shù)洞察： 深入分析和評估前沿數(shù)智化技術(shù)（如AIoT、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生等），以賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新和效率提升；
體系架構(gòu)設(shè)計： 設(shè)計具有高擴展性、高可靠性的數(shù)智化體系整體架構(gòu)，明確各層級技術(shù)模塊的功能邊界、接口規(guī)范與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)；
技術(shù)路線制定： 牽頭制定詳細(xì)的技術(shù)路線圖，明確關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)方向、研發(fā)優(yōu)先級及各階段里程碑。
2. 數(shù)智化落地
項目需求解析： 與項目管理團隊及現(xiàn)場工程師密切協(xié)作，精準(zhǔn)提煉技術(shù)實現(xiàn)要點，以匹配業(yè)務(wù)發(fā)展；
技術(shù)方案實施： 設(shè)計并實施符合實際場景的數(shù)智化解決方案；
系統(tǒng)集成部署： 實現(xiàn)工程項目現(xiàn)場數(shù)據(jù)與公司運營平臺的順暢對接，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接入與分發(fā)機制；
技術(shù)難點攻關(guān)： 組織技術(shù)骨干進行深度分析和創(chuàng)新性解決，開發(fā)定制化模塊或算法；
3. 運營數(shù)據(jù)化平臺建設(shè)
數(shù)據(jù)需求定義： 收集公司運營數(shù)據(jù)化的核心指標(biāo)、分析維度及報表需求，規(guī)范數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模型；
平臺架構(gòu)搭建： 建設(shè)可支撐海量數(shù)據(jù)存儲、高并發(fā)處理及多維度分析的數(shù)據(jù)化運營平臺，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、BI工具集成等，保障平臺的基礎(chǔ)能力；
數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用： 指導(dǎo)團隊進行復(fù)雜數(shù)據(jù)的探索性分析、挖掘潛在價值，以發(fā)現(xiàn)運營規(guī)律和改進機會；
數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)： 推動構(gòu)建直觀、易懂的數(shù)據(jù)可視化儀表盤和報表。
4. 算法與軟件開發(fā)管理
算法模型研發(fā)： 針對環(huán)保工程過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)（如能耗預(yù)測、設(shè)備故障診斷、環(huán)境監(jiān)測分析等），設(shè)計、開發(fā)并優(yōu)化各類預(yù)測、優(yōu)化、識別算法模型，以提升智能化水平。
軟件模塊開發(fā)： 依據(jù)數(shù)智化體系和運營平臺的需求，牽頭軟件模塊設(shè)計、編碼、單元測試與集成測試；
技術(shù)評審與質(zhì)量把控： 建立完善的技術(shù)評審機制，對算法模型的設(shè)計、代碼實現(xiàn)、系統(tǒng)集成等關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行嚴(yán)格審查；
技術(shù)文檔規(guī)范： 督促團隊編寫清晰、準(zhǔn)確的技術(shù)文檔。
5. 系統(tǒng)運維與性能優(yōu)化
運維體系搭建： 構(gòu)建完善的IT系統(tǒng)監(jiān)控、告警、故障排查及應(yīng)急響應(yīng)機制，確保數(shù)智化體系和運營平臺的7x24小時穩(wěn)定運行，以保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。
任職資格
1.計算機科學(xué)、軟件工程、電子工程、自動化或相關(guān)理工科專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2.獨立負(fù)責(zé)或主導(dǎo)過至少1個大型數(shù)智化體系或運營數(shù)據(jù)化平臺的搭建與上線項目。
3.精通JAVA開發(fā)語言，熟悉Spring Boot、Spring Cloud等主流微服務(wù)框架。
4.具備良好的SQL功底，熟悉MySQL、PostgreSQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與優(yōu)化。
5.熟悉常見機器學(xué)習(xí)算法（如回歸、分類、聚類、時序預(yù)測等）及其應(yīng)用場景。
6.了解深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）者優(yōu)先。
7.具備良好的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計能力，能夠設(shè)計高可用、可擴展、可維護的分布式系統(tǒng)。
8.02具備強烈的責(zé)任心和高度的執(zhí)行力，能夠按時保質(zhì)完成工作任務(wù)。