数据挖掘工程师

1. 01

   多源异构数据资产治理与体系建设 负责电芯全生命周期数据资产的整合、标准化与质量管控，构建统一的数据目录、元数据标准与数据质量机制，保障数据的完整性、准确性与可复用性。

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   结构化数据深度挖掘与建模分析 针对电芯设计与测试全量数据，开展参数 - 性能关联分析、关键影响因子识别、失效规律挖掘、性能与寿命预测建模等工作，量化设计参数、工艺条件与电化学性能的内在规律，为电芯设计迭代、性能优化、风险预警、失效根因定位提供数据支撑与决策依据。

3. 03

   知识复用工具与平台能力建设 沉淀电芯领域数据挖掘与知识提取的标准化方法论，构建特征库、失效模式库、设计规则库等可复用知识资产；研发并落地智能检索、知识问答、根因辅助分析、设计方案推荐等工具产品，提升研发团队的知识复用效率与问题解决速度

学历专业：硕士及以上学历；计算机科学与技术、数据科学、统计学、应用数学、电化学、材料科学与工程等相关专业。 知识技能： ● 数据挖掘与大数据技术栈 精通Python数据分析栈、机器学习、深度学习等技术框架，数据链掌握大数据处理流程，完成数据清洗、特征工程、数据建模、归因分析，具备 TB 级海量结构化数据处理经验；

• 知识工程与大模型应用能力 精通自然语言处理核心技术（实体识别、关系抽取等），熟悉大模型应用开发、本体、向量数据库等技术，有工业领域文档知识挖掘、知识图谱构建与落地经验。 工作经验： 3 年及以上数据挖掘、知识工程、数据分析和建模相关工作经验。

• 有材料、化工、能源等工业领域知识图谱 / 知识库项目经验；

• 有特征工程、数据分析、标签算法相关项目经验；

• 了解锂电研发基本流程与行业常识