Aboitiz 數據創新 (ADI) 是數據科學和人工智能領域中最具潛力的初創公司之一。我們相信數據可以推動變革，促進各行各業與社區之間的互動。

我們正在尋找一位技術高超且積極進取的 數據科學家 加入我們的工業和電力生成團隊。此角色需要強大的分析能力、獨立思考能力，以及合作解決問題的能力。理想的候選人將對數據科學、機器學習和計算建模有深入的理解，並具備物理學、材料科學和工程系統的行業特定知識。

成功的候選人將與包括工程師、運營經理、維護團隊和商業策略師在內的各類利益相關者合作，開發數據驅動的解決方案，以提高電力生成資產的效率、可靠性和預測性維護。

職責

數據分析與建模：

• 開發並應用先進的統計、機器學習和優化模型來分析工業和電力生成系統的大數據集。
• 識別數據中的模式、趨勢和異常，以改善運營效率、預測設備故障並優化能耗。

預測性維護：

• 設計並實施預測性維護模型，以減少停機時間並延長關鍵設備的使用壽命。
• 與工程團隊合作，將預測分析整合到維護工作流程中。

過程優化：

• 使用數據驅動的方法來優化工業流程，如生產線、能源生成和資源分配。
• 應用模擬和優化技術來提高系統性能並降低成本。

利益相關者合作：

• 與跨職能團隊密切合作，了解業務需求並將其轉化為數據科學解決方案。
• 以明確和可操作的方式向非技術性利益相關者傳達複雜的分析結果。

數據基礎設施與工具：

• 開發和維護可擴展的數據管道和工作流程以支持分析和建模工作。
• 評估並實施新工具、框架和技術，以提升數據科學能力。

研究與創新：

• 保持對數據科學、工業物聯網和電力生成技術最新進展的關注。
• 探索人工智能/機器學習在可再生能源整合、電網穩定性和材料科學等領域的創新應用。

要求

技術技能

• 精通 Python (NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch) 和 SQL 的編程技巧。
• 擁有使用大數據框架（Apache Spark、Hadoop）和雲平台（AWS、Azure、GCP）的經驗。
• 精通機器學習、深度學習和增強學習。
• 熟練掌握電力系統分析的時間序列預測技術 (ARIMA、LSTMs、Prophet)。
• 具備貝葉斯統計和概率建模的知識。
• 熟悉物理知識驅動的機器學習和計算模擬。
• 擁有電力網分析的圖形分析和網絡建模的經驗。
• 對數據可視化工具（Tableau、Power BI、Plotly、Matplotlib、Seaborn）有較強的掌握。
• 了解 SCADA 系統、工業自動化協議和傳感器網絡者優先。

軟技能

• 強大的問題解決能力和批判性思維能力。
• 出色的溝通能力，能夠向非技術利益相關者解釋複雜模型的能力。
• 能夠在快節奏的環境中獨立和協作地工作。
• 積極主動地學習和跟進工業人工智能領域的新興技術。

首選資格：

• 數據科學、計算機科學、工程、物理、材料科學或相關領域的學士學位（最少）。
• 願意接收具有強大技術經驗和展示其在數據科學和機器學習方面專業知識的項目的新畢業生。
• 相關領域碩士或博士學位者優先考慮。
• 具備電力生成行業、可再生能源分析或工業維護的經驗。
• 擁有數值建模（有限元分析、計算流體力學）的背景。
• 接觸數字雙胞胎和工業人工智能應用。
• 具有基於 AI 的過程優化和控制系統的實際經驗。

請參考職位描述。