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职位描述
1. 对海量业务数据进行处理和分析，发现和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度出发，利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈，并提出优化的方案；

2. 能够利用数据挖掘，机器学习等技术解决实际问题，比如实现模块或流程自动化，或者是现有算法精度的优化；

3. 基于车联网数据，参与但不限于电池满电续航、电池健康、车辆动力系统等模块的算法模型设计、实现及优化；

4. 参与策略引擎，时序特征体系，车联网数据产品等建设。

任职要求
1. 计算机、数学等相关专业硕士及以上学历；

2. 熟悉经典的算法并有实践经验，包括但不限于 LR/GBDT/Deep Learning；

3. 熟悉常用深度学习框架（如Caffe，Tensorflow或Torch等）；

3. 在数据分析、数学建模、优化等方面有较丰富的研发经验；

4. 编程基础扎实，熟悉基础算法及数据结构，有较好的Python/Go开发经验；

5. 有较强的算法分析和实现能力，熟练掌握C++/Java/Python等编程语言，有Linux开发经验；

6. 有使用Spark/Hive/Hadoop分析海量数据的能力和经验者优先；

7. 善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，良好的团队合作精神，乐于接受挑战并成就业务
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