工作职责：1、 时序数据分析与建模（如温度、低频振动、转速、流量），包括异常检测、分类和预测；2、 提供针对流程、半导体、船舶行业的技术选型建议；3、 推动新技术调研，保持公司在工业AI领域的先进地位，例如探索LSTM、AE、ARIMA等时序预测模型；4、 设计和部署故障预测算法，保障产品质量和性能，如使用SVM、ANN、GBDT、随机森林、lightGBM等机器学习方法；5、 协助销售和技术方案咨询，支持市场推广和客户交流，提供专业的技术指导。任职要求：1、 计算机科学、数学、自动化或相关领域硕士及以上学历；2、 至少3年基于时序数据（如温度、压力、流量）的算法研发经验，有流程制造背景优先；3、 精通机器学习（线性回归、主成分分析）、深度学习（YOLO、mobilenet、GAN）方法，具备信号处理（傅里叶变换、MFCC、EMD）和多模态数据分析技能；4、 熟练使用python编写机器学习、深度学习算法，掌握常用的python机器学习、深度学习算法包，如sklearn，pytorch，tensorflow，keras等；5、 有成功的算法工程化项目经验，熟悉利用GPU提升算法运行效。

北京天泽智云科技有限公司，由美国智能维护系统中心（简称IMS中心）创始主任、国际工业大数据及智能制造领域的领军人物李杰教授与他的博士生团队创建，致力于为全球工业领域客户提供智能制造解决方案、产品与服务。公司在过去15年中所完成的超过120个工业领域项目研发经验以及开发部署方法论，搭建了基于高级分析算法、工程专家领域知识、尖端软件产品的工业大数据平台。 公司通过“技术-＞产品-＞市场”的迭代过程，将先进的智能维护技术逐步转化为极具生产力与产业价值的工程应用成果，为我国工业企业提供了集成数据采集与分析、装备健康管理、故障预测与诊断、维护决策与优化等各类工业大数据应用服务为一体的定制化解决方案，从而帮助企业提高资产的经济效益并降低安全风险。公司拥有研发、服务、前沿技术研究的科研和市场一体化能力，以核心技术助力我国工业产业能力向智能化转型与升级。
公司科研力量雄厚，员工获得研究生和博士学位者占比超过50%。核心技术团队由李杰教授领导，成员自于美国IMS中心的工业大数据核心研发团队，以及IBM、美国国家仪器（NI）、和中国船舶工业集团等企业的核心技术和管理人员，对于工业领域应用与大数据技术的结合有着深刻的技术功底与实施经验。