岗位内容:
1. 本地化数据治理与质量运营:依据集团数据治理标准,负责封测各环节生产数据与质量数据的本地化治理方案实施。制定数据清洗、校验规则,解决MES、设备及手工录入的数据源头质量问题,夯实可信数据基础。
2. 工艺场景分析与建模:深入生产现场,与工艺、质量工程师紧密协作。将具体的工艺痛点转化为数据分析课题,构建贴合业务的数据分析模型、监控指标与标签体系。
3. 分析赋能与专项支持:为质量异常根因分析、SPC过程监控、良率提升项目等提供高质量的数据提取、分析与可视化报告支持。独立开展深度数据分析,挖掘数据背后的工艺线索,为决策提供直接洞见。
4. 系统落地与需求对接:作为工厂侧核心用户,参与集团或本地质量数据平台、QMS系统的落地适配。验证数据流,并基于封测工艺特性,提出精准的定制化开发需求,确保系统工具能高效服务于业务。
任职要求:
1. 学历与专业:本科及以上学历,数据科学、统计学、计算机、工业工程、微电子或相关专业。
2. 行业经验:必须具备3年以上制造业(半导体封测行业经验尤佳)数据分析、数据治理或工艺工程相关工作经验。有成功利用数据解决实际生产质量问题的案例。
3. 知识技能:
o 精通 SQL 及至少一种数据分析编程语言(Python/R)。
o 熟练使用主流BI可视化工具(如 Tableau, Power BI, FineReport,SMART BI)。
o 熟悉半导体封装或测试的基本工艺流程、关键质量参数(如CPK, DPPM)及常见质量工具(如SPC, FMEA)。
4. 出色的业务理解力:能快速学习并理解封测工艺细节,具备“用数据语言讲工艺故事”的能力。
5. 强大的沟通协调能力:能在数据团队、IT部门与生产、质量等业务部门之间高效协作,推动项目落地。
6. 结果导向与解决问题能力:不满足于仅产出报表,而是致力于通过数据分析驱动实际问题改善和业务价值提升。
7. 主动性与责任心:能主动发现数据价值链中的改进机会,对数据质量与分析结果的可靠性负责。