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1.深入理解各業務部門需求，主導公司級數據倉庫的構建，負責數據的收集、清洗、整合，確保數據的準確性、完整性與一致性。
2.參與建立并優化公司數據分析指標體系與統計模型，制定數據規則并推動落地實施。
3.運用統計學方法與數據分析技術，對海量數據進行深度挖掘，洞察業務規律與趨勢，定位運營及流程問題，并提供決策支持。
4.基于分析結果，撰寫具有商業洞察力的數據報告，定期向業務部門及管理層匯報，預警關鍵指標異常并溯源歸因。
5.根據業務需求，設計與優化數據模型及數據分析流程，提升數據使用效率。
6.制定數據質量監控規則，推動數據治理流程的標準化與體系化。
7.協同跨部門團隊，理解業務需求，并將數據結果以清晰易懂的方式傳遞給非技術背景人員。
8.利用BI工具（如Tableau、Power BI、帆軟等）開發直觀的數據可視化看板與報告，賦能業務決策。
9.完成上級交辦的其他相關工作。

任職要求：

1.教育背景：本科及以上學歷，計算機、數學、統計、財務等相關專業。
2.工作經驗：3年及以上數據開發或數據分析相關經驗，具有鋼鐵或制造業背景者優先；持有數據科學、大數據等相關認證者優先。
3.專業技能：
3.1精通數據倉庫理論及模型設計，熟悉Kimball/Inmon等建模方法論。
3.2熟練掌握一種或多種主流數據庫（如Oracle, SQL Server, MySQL）及SQL編程，具備出色的SQL性能調優經驗。
3.3具備扎實的ETL開發與管理經驗，熟悉Kettle, DataStage, Informatica等工具者優先。
3.4熟練使用Python進行數據處理與分析，熟悉常用數據庫（如Pandas, NumPy）。
3.5精通至少一種BI可視化工具（如Tableau、Power BI、帆軟），能獨立開發復雜交互式報表。
4.通用能力：
4.1具備強烈的數據敏感度、優秀的邏輯分析能力與業務理解能力。
4.2良好的溝通協調能力、團隊合作精神和強烈的責任心。
4.3熟悉主流工業數字化系統（如ERP、MES、SRM）的基本業務邏輯，了解鋼鐵行業業務特點者優先。
4.4了解數據治理框架（如DAMA）及數據資產管理工具（如Collibra）者優先。
4.5了解機器學習基本算法及應用場景者優先。