職位描述:
1、收集、清洗、分析在試驗和生產(chǎn)過程中發(fā)生的數(shù)據(jù),例如設備運行數(shù)據(jù)、試驗反饋數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)等,確保數(shù)據(jù)的及時性、完整性和準確性。
2、參與業(yè)務數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設計和優(yōu)化,完善數(shù)據(jù)生命周期的標準和規(guī)范,在滿足業(yè)務運行、數(shù)據(jù)分析需求的同時,提高數(shù)據(jù)存儲和查詢的效率。
3、實施數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估和監(jiān)控,包括不限于缺失值、異常值、重復數(shù)據(jù)等問題,定期生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報告,推動數(shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)改進。
4、完善試驗設計框架和流程,結(jié)合業(yè)務發(fā)展階段、試驗計劃目標、成本控制約束等現(xiàn)狀,改進試驗設計在計劃、執(zhí)行和結(jié)果分析整體上的效果體現(xiàn)。
5、優(yōu)化統(tǒng)計過程控制(SPC)方案,監(jiān)控試驗、生產(chǎn)中的性能指標,跟蹤和反饋過程的受控狀態(tài);使用控制圖分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),識別過程中的異常波動,及時預警并推動問題解決。
6、理解試驗、生產(chǎn)任務的流程和目標,通過數(shù)據(jù)分析和算法挖掘,洞察業(yè)務關(guān)鍵問題,提出解決思路并加以驗證,如試驗性能的重要影響因素、工藝參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化、設備故障的識別預防等。
7、撰寫數(shù)據(jù)分析報告,以清晰的文字和直觀的圖表展示分析結(jié)果,向業(yè)務部門和管理層匯報數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的規(guī)律、問題和優(yōu)化建議。
8、與試驗、生產(chǎn)、測試等部門保持溝通,提供數(shù)據(jù)收存治用等方面的支持和協(xié)作,幫助大家厘清試驗現(xiàn)狀、制定改進策略,推動整體生產(chǎn)流程的優(yōu)化和效率提升。
職位要求:
1、本科及以上學歷,統(tǒng)計、數(shù)學、化學、自動化、計算機等相關(guān)專業(yè),具備扎實的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎,能夠運用數(shù)學模型和統(tǒng)計方法解決實際問題。
2、熟悉假設檢驗、方差分析、回歸分析、時間序列等統(tǒng)計方法,了解集成學習、深度學習等挖掘算法,能夠根據(jù)業(yè)務場景選擇合適的算法模型進行建模和分析。3、了解數(shù)據(jù)庫,掌握SQL語言,能夠高效地進行數(shù)據(jù)的查詢、提取和分析。
4、掌握至少一種編程語言,如Python、R、SAS、JSL等,編寫數(shù)據(jù)分析腳本和程序;熟悉常用的數(shù)據(jù)分析庫和工具,提高數(shù)據(jù)分析效率和質(zhì)量。
5、較強的學習能力和適應能力,能夠快速學習和掌握新的數(shù)據(jù)分析工具、技術(shù)和業(yè)務知識,不斷更新自己的知識體系和技能水平。
6、良好的團隊協(xié)作能力,與不同部門人員進行有效的溝通,理解業(yè)務需求、傳遞數(shù)據(jù)分析價值,共同推動項目實施和業(yè)務發(fā)展。
7、參加過數(shù)學建模競賽并取得優(yōu)異成績者,優(yōu)先。
8、有化工、制造等領(lǐng)域數(shù)據(jù)相關(guān)的實習或工作經(jīng)驗,優(yōu)先。
9、有數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫建設等實習或工作經(jīng)驗,優(yōu)先。
10、熟悉統(tǒng)計過程控制方法,了解控制圖原理,有SPC實習或項目實施經(jīng)驗者,優(yōu)先。