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1.與數據分析團隊共同深入理解行業知識、挖掘行業中可通過數據產生價值的方案；
2.對行業業務進行分解和數據建模，定義、構建工業生產中的數據模型；
3.針對所收集的數據進行包括清洗、存儲、擬合、訓練、驗證、優化等數據模型全流程工作；
4.對穩定的數據模型進行實現與打包，形成可穩定運行并滿足性能、效率等要求的可執行模塊；
5.與產品和研發團隊進行模塊級別的協作，將數據模型應用到實際的業務系統中，驗證模型有效性并持續優化；
6.挖掘工作中的核心創新，并將研究成果轉化為功能；
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