大数据开发工程师

1、负责华为数字能源的工业物联网数据平台和分析型产品开发，为PB级海量数据和大规模业务系统提供可靠的基础设施 2、负责大数据的全生命周期提供服务，覆盖数据产生，传输，建模，统计分析，实验评估，可视化的全流程 3、面向数字能源所有产品，基于人工智能、机器学习技术，识别产品量产风险，持续提升产品质量与效率，持续投入能源领域大数据&AI算法与应用的探索和孵化。 4、负责数字能源测试与装备领域AI技术的洞察与规划、算法研究

业务技能要求： 1、具有主流大数据工具/平台实际项目经验，并熟悉所使用工具的技术原理、主要特点； 2、编程基础扎实，熟悉算法数据结构，有较好的Python/Java/Scala开发经验，熟悉Linux操作系统； 3、有过大数据平台产品的核心功能开发、性能调优、制定技术方案经验，有一般大数据架构的能力优先。 4、在机器学习或数据挖掘方向有较强的积累，熟悉经典的算法并有实践经验; 专业知识要求： 1、软件工程：开发及自动化测试经验，至少精通C/C++、JAVA、JavaScript、Python、Golang等1种或多种主流编程语言，熟悉linux/Unix操作系统。 2、分布式系统：具备大型分布式系统的DFX的专业知识，熟悉前端开源框架，微服务架构、虚拟化技术，有丰富的分布式系统设计和实施经验，能够保障大型系统的高性能、高可靠运行。 3、具备扎实机器学习和深度学习、迁移学习基础，掌握Tensorflow和Caffe、Pytorch框架，熟悉常见的CNN、RNN等神经网络和算法。熟悉多种机器学习/数据挖掘模型或算法，包括如异常检测、趋势预测、根因分析、告警收缩等，能够根据场景选择合适算法，并进行优化，提高准确性和时效性； 4、熟练掌握网络通信机制，多线程技术，内存管理，线程管理，性能优化等， 5、精通Junit/TestNG、GTest、DBUnit、HtmlUnit、PyUnit、Espresso、Arquillian等1种或多种UT、IT测试框架； 2、熟悉主流数据挖掘工具以及AI框架（如TensorFlow、PyTorch等） 3、深刻理解数据分析产品与 AI 技术发展趋势，熟悉业界前沿技术、商业模式和战略规划