实习岗位集合
数字孪生 · 数据工程实习生> 如果你想在真实工业场景里把机器学习、时序分析、数据工程这些课上学的本事用到实处，而不是跑跑公开数据集就完事，这个岗位会适合你。> 你每天面对的不是 iris 也不是 MNIST ——是几千个 I/O 通道、毫秒级传感器日志、晶圆厂里真实跑着的设备数据。你的工作会直接影响模型能不能训出来、孪生体像不像真的。岗位职责1. 参与半导体设备数字孪生项目，负责多源数据的整理、清洗、标注和分析。2. 处理设备运行日志、I/O 通道数据、APC/LiveData 等时序数据，构建可训练的高质量数据集。3. 协助构建模型训练样本，包括滑动窗口切片、命令事件序列提取、特征工程等。4. 完成数据可视化、统计分析、实验记录及结果整理。5. 协助开发和测试基础算法脚本、数据处理脚本和实验工具。6. 支持项目文档、周报、汇报材料中数据分析部分的撰写与整理。岗位要求- 计算机、自动化、电子信息、数学、统计、人工智能等相关专业，本科高年级或研究生在读。- 扎实的 Python 基础，熟练使用 pandas、numpy、matplotlib 等数据处理常用库。- 对机器学习、时间序列分析、数据挖掘有基本了解。- 数据敏感度高，能认真对待表格、日志和实验数据。**加分项（满足任一即可）：**- 有时序数据处理经验- 有机器学习项目实践经验- 接触过工业数据分析或制造业相关数据- 了解半导体工艺或设备背景**其他：**- 实习期不少于 3 个月。- 有责任心，任务有闭环。
发布于 北京
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