1.数据处理全流程管理：深度参与项目全生命周期，负责数据采集、清洗、转换、分析等各环节数据处理工作。针对不同业务场景，制定个性化数据处理方案；
2.开发与优化：基于 Python 独立开发数据处理工具脚本，满足项目多样化的数据处理需求。定期对现有工具脚本进行维护与优化，提升数据处理效率与稳定性。
3.非结构化数据挖掘：运用先进的数据处理技术，从文本、音频、视频、图片等非结构化数据中提取关键信息。结合自然语言处理、图像识别、音频分析等技术，挖掘数据背后的潜在价值。
4.数据支撑与协作：与产品、运营、研发等多部门密切协作，深入理解业务需求，从数据角度提供专业反馈与优化建议。参与数据相关会议，输出数据报告，为业务决策提供可靠的数据依据。