产品数据工程师

主要职责
1. 数据体系构建： 参与规划并设计产品数据模型与数据采集方案，确保从嵌入式设备、仿真平台、测试台架等源头获取高质量、标准化的数据。
2. 数据管道开发： 设计、构建和维护稳定、高效的数据管道，实现产品海量时序数据、日志数据、测试数据的实时/批量接入、清洗、转换与存储。
3. 数据平台与仓库： 参与公司产品数据平台或数据仓库的建设，进行数据建模（如维度建模），管理数据血缘，保障数据的一致性和可复用性。
4. 数据分析与洞察：
· 对产品性能测试数据、故障数据进行深度分析，定位产品瓶颈，为研发改进提供量化依据。
· 构建产品健康度评估模型和故障预测模型，实现产品的预测性维护。
· 分析用户使用行为数据，为产品功能迭代和用户体验优化提供建议。
5. 数据可视化： 设计与开发数据看板，面向研发、产品、管理层等不同角色，直观呈现产品关键性能指标、运行状态和业务洞察。
6. 数据治理与质量： 建立并执行数据质量标准，监控数据质量，确保数据分析结果的准确性和可靠性。
任职资格要求
1. 学历与经验： 本科及以上学历，计算机科学、数据科学、自动化、电子信息、机械工程等相关专业；具备2年以上数据工程或数据分析相关工作经验。
2. 技术栈：
· 编程语言： 熟练掌握 Python 进行数据清洗、分析和建模，熟悉 SQL 进行复杂的数据查询与处理。
· 数据处理框架： 有使用 Pandas, NumPy 等数据分析库的经验。了解或使用过 Spark 等分布式计算框架者优先。
· 数据库技术： 熟悉至少一种关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）和一种时序数据库（如 InfluxDB, TDengine）或 NoSQL 数据库。
· 数据管道工具： 有 Apache Kafka, Flink 或类似流处理工具使用经验者优先。
3. 行业理解： 对工业数据、物联网、装备制造或仿真测试领域有浓厚兴趣，具备一定的工科背景知识者优先。
4. 核心能力： 具备优秀的数据敏感度、逻辑分析能力和问题解决能力，能够从复杂数据中发现业务价值。
5. 团队协作： 良好的沟通能力和团队合作精神，能够与硬件工程师、软件工程师、产品经理等角色高效协作。