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