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主要職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)體系構(gòu)建： 參與規(guī)劃并設(shè)計產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)采集方案，確保從嵌入式設(shè)備、仿真平臺、測試臺架等源頭獲取高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)。
2. 數(shù)據(jù)管道開發(fā)： 設(shè)計、構(gòu)建和維護(hù)穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)管道，實現(xiàn)產(chǎn)品海量時序數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)的實時/批量接入、清洗、轉(zhuǎn)換與存儲。
3. 數(shù)據(jù)平臺與倉庫： 參與公司產(chǎn)品數(shù)據(jù)平臺或數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模（如維度建模），管理數(shù)據(jù)血緣，保障數(shù)據(jù)的一致性和可復(fù)用性。
4. 數(shù)據(jù)分析與洞察：
· 對產(chǎn)品性能測試數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，定位產(chǎn)品瓶頸，為研發(fā)改進(jìn)提供量化依據(jù)。
· 構(gòu)建產(chǎn)品健康度評估模型和故障預(yù)測模型，實現(xiàn)產(chǎn)品的預(yù)測性維護(hù)。
· 分析用戶使用行為數(shù)據(jù)，為產(chǎn)品功能迭代和用戶體驗優(yōu)化提供建議。
5. 數(shù)據(jù)可視化： 設(shè)計與開發(fā)數(shù)據(jù)看板，面向研發(fā)、產(chǎn)品、管理層等不同角色，直觀呈現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵性能指標(biāo)、運行狀態(tài)和業(yè)務(wù)洞察。
6. 數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量： 建立并執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
任職資格要求
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗： 本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、自動化、電子信息、機(jī)械工程等相關(guān)專業(yè)；具備2年以上數(shù)據(jù)工程或數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗。
2. 技術(shù)棧：
· 編程語言： 熟練掌握 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和建模，熟悉 SQL 進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢與處理。
· 數(shù)據(jù)處理框架： 有使用 Pandas, NumPy 等數(shù)據(jù)分析庫的經(jīng)驗。了解或使用過 Spark 等分布式計算框架者優(yōu)先。
· 數(shù)據(jù)庫技術(shù)： 熟悉至少一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如 MySQL, PostgreSQL）和一種時序數(shù)據(jù)庫（如 InfluxDB, TDengine）或 NoSQL 數(shù)據(jù)庫。
· 數(shù)據(jù)管道工具： 有 Apache Kafka, Flink 或類似流處理工具使用經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 行業(yè)理解： 對工業(yè)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、裝備制造或仿真測試領(lǐng)域有濃厚興趣，具備一定的工科背景知識者優(yōu)先。
4. 核心能力： 具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)敏感度、邏輯分析能力和問題解決能力，能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。
5. 團(tuán)隊協(xié)作： 良好的溝通能力和團(tuán)隊合作精神，能夠與硬件工程師、軟件工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等角色高效協(xié)作。