• 强烈的愿望在高度自动化的工业制造领域发展成为数据科学家，进行对各种数据集的分析和机器学习，数据量达到了TB和PB级别。
• 在以下领域有经验：统计建模、特征提取和分析、监督/无监督/半监督学习。有半导体行业经验者优先，但不是必需条件。
• 能够通过SQL和其他查询语言从不同数据库中提取数据，并应用数据清洗、异常值识别和缺失数据处理技术。
• 具备较强的软件开发技能。
• 具备较强的口头和书面沟通能力。
• 有以下经验或意愿学习：
• 机器学习和其他高级分析方法
• 熟练使用Python和/或R
• pySpark和/或SparkR和/或SparklyR
• Hadoop（Hive、Spark、HBase）
• Teradata和/或其他SQL数据库
• Tensorflow和/或其他统计软件，包括用于自动化分析的脚本能力
• SSIS，ETL
• Javascript、AngularJS 2.0、Tableau
• 有处理时间序列数据、图像、半监督学习以及数据频繁变化分布的经验者优先
• 有制造执行系统（MES）的工作经验者优先
• 已发表的CVPR、NIPS、ICML、KDD等重要会议的论文是加分项，但这不是一个研究职位 
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