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更新于 6月26日

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數(shù)據(jù)分析工程師

1-1.5萬

烏魯木齊沙依巴克區(qū)
3-5年
本科
全職
招1人

職位描述

ETL工具數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析KettleDataX云計算/大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析工程師

崗位職責

數(shù)據(jù)處理與分析

設計和實現(xiàn)數(shù)據(jù) ETL 流程（抽取、轉換、加載），完成數(shù)據(jù)收集、清洗、標準化及深入分析。對多源異構數(shù)據(jù)進行特征提取、模式識別和異常檢測，挖掘數(shù)據(jù)潛在價值。

基于業(yè)務需求，編寫復雜 SQL 查詢，開展數(shù)據(jù)分析，生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)報告并與相關方溝通反饋。

數(shù)據(jù)建模與標準化

參與 ODS 層和 DW 層的數(shù)據(jù)建模，構建高效的數(shù)據(jù)倉庫架構。

提出數(shù)據(jù)標準化和主題庫建設的規(guī)范建議，推動數(shù)據(jù)治理和一致性。

開發(fā)和優(yōu)化數(shù)據(jù)分析算法，提升模型的準確率和召回率，生成動態(tài)分析結果。

業(yè)務數(shù)據(jù)分析與支持

實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的自動化比對與分析，構建異常數(shù)據(jù)預警機制。

制定量化評估體系，分析業(yè)務關鍵指標，支撐決策優(yōu)化。

協(xié)助項目經(jīng)理輸出業(yè)務場景下的數(shù)據(jù)分析結果，推動業(yè)務目標實現(xiàn)。

系統(tǒng)開發(fā)與交付

獨立完成產(chǎn)品經(jīng)理分配的數(shù)據(jù)分析模塊開發(fā)，將分析結果可視化并集成至現(xiàn)有系統(tǒng)。

按要求將配套資源文件（如腳本、配置文件、文檔等）上傳至 SVN，交付測試部門。

使用 Apifox 或類似工具提供接口測試用例，協(xié)助測試工程師完成功能驗證。

運維與優(yōu)化

協(xié)助運維團隊處理線上數(shù)據(jù)相關問題，監(jiān)控分析模型運行效果并持續(xù)優(yōu)化。

編寫清晰的數(shù)據(jù)分析報告和技術文檔，確保信息傳遞準確。

任職要求

基本要求

學歷與經(jīng)驗：本科及以上學歷，計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè)， 3年以上數(shù)據(jù) 分析或算法開發(fā)經(jīng)驗。

能力：優(yōu)秀的邏輯思維和問題解決能力，良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。

技術能力要求

數(shù)據(jù)分析與數(shù)倉經(jīng)驗：

。具有 ETL、數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)分析相關經(jīng)驗，熟悉數(shù)據(jù)處理全流程。

。精通 Python 數(shù)據(jù)分析生態(tài)（ Pandas、 NumPy、SciPy 等），熟悉常用機器學習算法和統(tǒng)計分析技術。

。具備數(shù)據(jù)清洗、特征工程和模型評估的豐富經(jīng)驗。
數(shù)據(jù)庫技能：
。熟練使用 ClickHouse、Oracle、 MySQL 等數(shù)據(jù)庫，精通 SQL 語言，精通 ClickHouse 者優(yōu) 先。
熟悉 MongoDB 或其他非關系型數(shù)據(jù)庫的使用。
ETL 工具與流程：
。熟練掌握 Kettle、 DataX、 DolphinScheduler（海豚調(diào)度）等開源 ETL 工具，熟悉數(shù)據(jù) ETL 標準化流程。
。能夠設計和優(yōu)化高效的 ETL 管道。
操作系統(tǒng)：
。熟練掌握 Linux 常用命令，能在 Linux 環(huán)境下進行數(shù)據(jù)處理和腳本開發(fā)。
算法與業(yè)務分析：
。熟悉時間序列分析和異常檢測算法，能夠利用數(shù)據(jù)服務于不同業(yè)務場景。
。有金融數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析或醫(yī)保業(yè)務分析經(jīng)驗者優(yōu)先。
。能夠快速理解業(yè)務需求，轉化為分析方案，并形成清晰的數(shù)據(jù)分析報告。
工具與流程：
。熟練使用 SVN/Git 等版本控制工具。
。熟悉數(shù)據(jù)可視化工具（如 Matplotlib、Seaborn、 ECharts 等）。
。有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗（Hadoop、Spark）者優(yōu)先。
加分項
有金融業(yè)務、物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務或醫(yī)保業(yè)務分析經(jīng)驗。發(fā)表過相關領域數(shù)據(jù)分析或算法論文或?qū)＠?br> 參與過完整的數(shù)據(jù)分析項目生命周期。
熟悉 Apifox 或類似工具進行數(shù)據(jù)接口管理和測試。
工作環(huán)境與團隊
與產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)工程師、測試工程師等緊密協(xié)作。有機會處理復雜業(yè)務場景和海量數(shù)據(jù)。
提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具和技術支持。