工作職責：1、研發管理：評估基于時序結構化數據（如溫度、低頻振動、轉速、流量等）的異常檢測、分類、預測等算法研發任務的工作量，根據工作量來合理安排人力資源進行研發，管控研發過程的風險，按時交付保證質量的模型，評審代碼并把關算法交付質量，并且持續跟蹤性能與效果，不斷改善系統能力；上下左右的協調，組織定期會議，發起算法的研發狀態更新與信息同步2、技術選型：給出在流程、半導體、船舶等行業中工業AI算法的選型與研發建議，不僅考慮技術可行性與先進性，也要與產品經理、銷售等其他部門不同角色對接，從業務、市場、商業角度上考慮算法如何體現價值3、技術競爭力：新技術調研/競品技術調研，確保公司的工業AI算法在業界具備競爭優勢4、算法開發：在需要總監作為個人貢獻者做開發時，負責在流程、半導體、船舶等行業中故障預測項目、產品中算法的設計、開發、驗證、測試、部署、與維護5、知識產權規劃：在流程、半導體、船舶等行業中故障預測方向的專利布局、專利調研，確保公司算法的知識產權得到法律保護6、人才梯隊建設、管理與輔導：能夠根據組織業務目標與技能需求，建設算法研發團隊；識別團隊成員的能力或技能不足，發現后主動輔導、協助團隊成員成長7、方案咨詢：協助售前與銷售完成技術方案；充當技術專家角色，根據銷售/售前的需求與客戶交流，幫助成單；與業務團隊合作進行產品設計與迭代并且獲得市場認可。專業要求：1、專業背景：計算機科學、數學、自動化、化工等相關領域碩士或碩士以上學歷2、經驗豐富：具有匹配至少5年及以上的基于時序結構化數據算法研發實踐經驗，領域匹配流程制造的優先3、機器學習技能：掌握常用的統計（線性回歸、主成分分析等）與機器學習方法（支持向量機SVM、人工神經網絡ANN、GBDT、隨機森林、lightGBM等），有將信號處理特征工程與機器學習算法結合的經驗者優先；4、多模態深度學習技能：有利用深度學習算法進行時序數據建模、并對算法工程化經驗者優先，熟練掌握時序數據分析預測算法（預測類如LSTM、重構類如AE、傳統統計方法類如ARIMA等）；具有時序大模型從零到一構建經驗者優先；兼具有圖像目標檢測YOLO、mobilenet方法、非監督學習算法GAN經驗者優先；5、算法工程化技能：具備算法并行計算的工程項目經驗，具備利用GPU提升算法運行效率者優先；6、數據準備經驗：具有大規模時序數據自動化清洗、治理實踐經驗者優先；具備利用機器學習進行數據增廣、數據質量增強、時序數據分割、變點檢測等經驗者優先；7、信號處理技能：掌握常用的信號處理方法進行降噪與特征工程者優先，如時域方法（峰峰值、有效值、峭度、時間同步平均TSA等）、頻域方法（傅里葉變換、頻域濾波、梅爾頻率倒譜系數MFCC、希爾伯特黃變換、包絡譜分析等）、時頻域方法（短時傅里葉變換、小波變換、經驗模態分解EMD等）等；8、代碼能力：能夠熟練用python編寫機器學習、深度學習算法，掌握常用的python機器學習、深度學習算法包，如sklearn，pytorch，tensorflow，keras等。基礎要求：1、技術管理能力：能根據公司的戰略、產品與項目需求，結合自己對某領域的專業與經驗，進行技術評估，制定實現需求的技術規劃與路線圖，并且驅動團隊達成這些需求；能通過制定清晰的驗收標準與研發規范等途徑，管理團隊的研發質量，提升團隊整體的研發能力與效率；對技術研發過程中暴露的問題、風險，能及時提示，并制定規避、管理風險的計劃；2、具備產品意識、具有帶領算法產品應用實踐經驗者優先；3、擁有較強的學習與溝通能力；4、有良好的代碼規范及文檔管理習慣；5、能識別項目實施與數據驅動建模中的常見風險，并有及時溝通的意識。

北京天澤智云科技有限公司，由美國智能維護系統中心（簡稱IMS中心）創始主任、國際工業大數據及智能制造領域的領軍人物李杰教授與他的博士生團隊創建，致力于為全球工業領域客戶提供智能制造解決方案、產品與服務。公司在過去15年中所完成的超過120個工業領域項目研發經驗以及開發部署方法論，搭建了基于高級分析算法、工程專家領域知識、尖端軟件產品的工業大數據平臺。 公司通過“技術-＞產品-＞市場”的迭代過程，將先進的智能維護技術逐步轉化為極具生產力與產業價值的工程應用成果，為我國工業企業提供了集成數據采集與分析、裝備健康管理、故障預測與診斷、維護決策與優化等各類工業大數據應用服務為一體的定制化解決方案，從而幫助企業提高資產的經濟效益并降低安全風險。公司擁有研發、服務、前沿技術研究的科研和市場一體化能力，以核心技術助力我國工業產業能力向智能化轉型與升級。
公司科研力量雄厚，員工獲得研究生和博士學位者占比超過50%。核心技術團隊由李杰教授領導，成員自于美國IMS中心的工業大數據核心研發團隊，以及IBM、美國國家儀器（NI）、和中國船舶工業集團等企業的核心技術和管理人員，對于工業領域應用與大數據技術的結合有著深刻的技術功底與實施經驗。