Eustoma
python工程师
兰州大学 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
太原 全区
时间：
下班后周六周日
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技术能力
具备扎实的机电专业背景和较强的编程能力，能够独立完成全栈项目开发。善于学习新技术，有良好的团队协作精神和沟通能力。在校期间积极参与科研项目，具备一定的学术研究能力。对待工作认真负责，能够承受一定的工作压力，期待在技术领域不断成长。
项目经验
设备故障预测系统 | Equipment Failure Prediction System
基于机器学习的设备状态监测与故障预测系统，实现数据采集、特征提取、异常检测、预警推送等功能模块，准确率达92%以上。
A machine learning-based system for equipment condition monitoring and failure prediction, featuring data collection, feature extraction, anomaly detection, and alert push, achieving over 92% accuracy.
基于机器学习的设备状态监测与故障预测系统，实现数据采集、特征提取、异常检测、预警推送等功能模块，准确率达92%以上。
A machine learning-based system for equipment condition monitoring and failure prediction, featuring data collection, feature extraction, anomaly detection, and alert push, achieving over 92% accuracy.
Eustoma
python工程师 · 2年经验 · 兰州大学
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具备扎实的机电专业背景和较强的编程能力，能够独立完成全栈项目开发。善于学习新技术，有良好的团队协作精神和沟通能力。在校期间积极参与科研项目，具备一定的学术研究能力。对待工作认真负责，能够承受一定的工作压力，期待在技术领域不断成长。
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设备故障预测系统 | Equipment Failure Prediction System
基于机器学习的设备状态监测与故障预测系统，实现数据采集、特征提取、异常检测、预警推送等功能模块，准确率达92%以上。
A machine learning-based system for equipment condition monitoring and failure prediction, featuring data collection, feature extraction, anomaly detection, and alert push, achieving over 92% accuracy.
基于机器学习的设备状态监测与故障预测系统，实现数据采集、特征提取、异常检测、预警推送等功能模块，准确率达92%以上。
A machine learning-based system for equipment condition monitoring and failure prediction, featuring data collection, feature extraction, anomaly detection, and alert push, achieving over 92% accuracy.
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