【岗位职责】
1.数据收集与整理：负责从公司内外部各种数据源（如数据库、文件系统、API 接口、网络爬虫等）收集相关数据，确保数据的完整性和准确性。对收集到的数据进行清洗，识别并处理数据中的噪声、缺失值、重复值等问题，通过数据标准化、转换等操作，将原始数据整理成适合后续分析和建模的格式。
2.数据仓库与数据库管理：参与数据仓库的设计与构建，包括数据模型设计、ETL（Extract，Transform，Load）流程开发，实现从源数据到数据仓库的高效数据加载与更新。
3.数据分析与挖掘：深入理解业务需求，运用数据分析工具（如 SQL、Python、R 等）和统计学方法，对数据进行多维度分析，提取有价值的信息和洞察，为业务决策提供数据支持。
4.数据可视化：使用数据可视化工具（如 Tableau、PowerBI 等）将分析结果以直观、易懂的图表（柱状图、折线图、饼图、仪表盘等）和报表形式呈现，使业务人员和管理层能够清晰地理解数据背后的含义。
5.与跨部门协作：与业务部门紧密沟通，了解业务流程和需求，将业务问题转化为数据问题，并提供相应的数据解决方案。与产品经理、开发人员、架构师等合作，为其提供高质量的数据支持，共同推动数据项目的实施和落地。
6.数据治理与质量保障：参与制定和完善数据治理策略和规范，确保数据的一致性、准确性、完整性和安全性。建立数据质量监控体系，定期对数据质量进行评估和检测，及时发现和解决数据质量问题。
【任职要求】
1.教育背景：本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、信息管理等相关专业优先。
2.工作经验：具有2年以上数据工程或相关领域工作经验，有实际的数据处理、分析和项目实施经验。（优秀本科毕业生也可考虑）。
3.专业技能
(1)熟练掌握 SQL 语言，能够编写高效的查询语句进行数据提取、转换和分析，具备复杂 SQL 查询优化经验。
(2)至少精通一种编程语言，如 Python 或 java，熟悉常用的数据处理和分析库，能够进行数据处理、建模和可视化工作。
(3)熟悉数据仓库架构和设计，掌握 ETL 工具（如 Kettle、Informatica 等）或具备自主开发 ETL流程的能力。
(4)了解机器学习算法的基本原理和应用场景，能够运用机器学习算法进行数据分析和模型构建者优先。
(5)熟练使用数据可视化工具（Tableau、PowerBI 等），具备良好的数据可视化设计能力，能够将复杂的数据以直观、美观的方式呈现。
4.能力素质
(1)具备较强的逻辑思维能力和数据分析能力，能够从复杂的数据中发现问题、提炼规律，并提出有效的解决方案。
(2)具备较强的学习能力和自我驱动力，能够快速掌握新的技术和知识，适应不断变化的数据工程领域发展需求。
(3)对数据敏感，注重数据质量，有严谨的工作态度和较强的责任心，能够确保数据的准确性和安全性。
(4)具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和合作，共同推动项目进展。