有控制科学与工程、自动化、热能工程、计算机、人工智能或智能制造等相关专业的博士学位（或近期即将获得博士学位），具备扎实的控制理论基础，熟悉先进控制算法；熟练掌握C++、C#、Python等编程语言中的一种或几种，熟练掌握机器学习与深度学习算法，有主流深度学习、机器学习框架（tensorflow/pytorch等）使用经验，掌握常见的机器学习算法（随机森林、XGBoost、SVM、聚类算法等）和深度学习算法（LSTM、Transformer、CNN等），熟悉时序数据处理、特征工程、特征筛选技术，熟悉工业多源异构时序数据、传感器数据、业务数据的处理流程，具备数据清洗、特征提取、数据分析能力，能出具完整的数据分析报告，熟悉主流关系型数据库（MySQL、PostgreSQL等）和时序数据库，熟练编写SQL语句，具备高频数据批量读写优化经验，在国内外核心期刊或顶级会议上发表过相关领域的高质量学术论文，具备独立承担科研项目、撰写专利及高新技术申报材料的能力，工作严谨踏实，具备优秀的团队协作精神、跨部门沟通能力及抗压能力，能够适应短期出差及工业现场调试工作