1.深入理解各业务部门需求，主导公司级数据仓库的构建，负责数据的收集、清洗、整合，确保数据的准确性、完整性与一致性。
2.参与建立并优化公司数据分析指标体系与统计模型，制定数据规则并推动落地实施。
3.运用统计学方法与数据分析技术，对海量数据进行深度挖掘，洞察业务规律与趋势，定位运营及流程问题，并提供决策支持。
4.基于分析结果，撰写具有商业洞察力的数据报告，定期向业务部门及管理层汇报，预警关键指标异常并溯源归因。
5.根据业务需求，设计与优化数据模型及数据分析流程，提升数据使用效率。
6.制定数据质量监控规则，推动数据治理流程的标准化与体系化。
7.协同跨部门团队，理解业务需求，并将数据结果以清晰易懂的方式传递给非技术背景人员。
8.利用BI工具（如Tableau、Power BI、帆软等）开发直观的数据可视化看板与报告，赋能业务决策。
9.完成上级交办的其他相关工作。

任职要求：

1.教育背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计、财务等相关专业。
2.工作经验：3年及以上数据开发或数据分析相关经验，具有钢铁或制造业背景者优先；持有数据科学、大数据等相关认证者优先。
3.专业技能：
3.1精通数据仓库理论及模型设计，熟悉Kimball/Inmon等建模方法论。
3.2熟练掌握一种或多种主流数据库（如Oracle, SQL Server, MySQL）及SQL编程，具备出色的SQL性能调优经验。
3.3具备扎实的ETL开发与管理经验，熟悉Kettle, DataStage, Informatica等工具者优先。
3.4熟练使用Python进行数据处理与分析，熟悉常用数据库（如Pandas, NumPy）。
3.5精通至少一种BI可视化工具（如Tableau、Power BI、帆软），能独立开发复杂交互式报表。
4.通用能力：
4.1具备强烈的数据敏感度、优秀的逻辑分析能力与业务理解能力。
4.2良好的沟通协调能力、团队合作精神和强烈的责任心。
4.3熟悉主流工业数字化系统（如ERP、MES、SRM）的基本业务逻辑，了解钢铁行业业务特点者优先。
4.4了解数据治理框架（如DAMA）及数据资产管理工具（如Collibra）者优先。
4.5了解机器学习基本算法及应用场景者优先。