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1. 數(shù)據(jù)采集與邊緣計算
?熟悉物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備（如 RFID、傳感器、智能攝像頭）的數(shù)據(jù)采集與協(xié)議解析（如 MQTT、OPC UA）。
?掌握邊緣計算框架（如 NVIDIA Jetson、AWS Greengrass），能在本地完成數(shù)據(jù)預(yù)處理（如降噪、特征提?。┮越档驮贫素?fù)載。
2. 大數(shù)據(jù)處理與存儲
?精通分布式計算平臺（Hadoop、Spark、Flink），尤其擅長處理倉儲場景中的時序數(shù)據(jù)（如庫存波動、設(shè)備日志）。
?熟練使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL、PostgreSQL）和NoSQL 數(shù)據(jù)庫（Redis、Cassandra），具備 SQL 優(yōu)化和索引設(shè)計經(jīng)驗(yàn)。
?熟悉數(shù)據(jù)湖 / 倉架構(gòu)（如 Delta Lake、Hive），能構(gòu)建倉儲數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合（如 WMS、ERP、IoT 數(shù)據(jù)）。
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)與智能算法
?掌握預(yù)測模型（LSTM、Prophet）用于庫存需求預(yù)測，或優(yōu)化算法（遺傳算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）實(shí)現(xiàn)貨位分配、路徑規(guī)劃。
?熟悉計算機(jī)視覺技術(shù)（如 YOLO、ResNet），能通過圖像識別完成貨物質(zhì)檢或盤點(diǎn)。
4. 實(shí)時處理與流計算
?精通流數(shù)據(jù)處理框架（Apache Kafka、Flink），能設(shè)計毫秒級響應(yīng)的異常檢測系統(tǒng)（如庫存突增預(yù)警、設(shè)備故障預(yù)測）。
?熟悉低延遲架構(gòu)（如 Kafka Connect+Flink SQL），支持實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析（如實(shí)時訂單與庫存水位的聯(lián)動）。
5. 數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量管控
?制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如物料編碼規(guī)范、訂單狀態(tài)定義）和質(zhì)量規(guī)則（如完整性校驗(yàn)、異常值清洗），確保數(shù)據(jù)可用率達(dá) 99% 以上。
?熟悉數(shù)據(jù)血緣與影響分析工具（如 Apache Atlas），能追溯數(shù)據(jù)變更對業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響（如某批傳感器數(shù)據(jù)異常導(dǎo)致庫存預(yù)測偏差）。