关于我们：
阿丘科技（Aqrose），是工业AI领域的创新者与领导者。我们致力于将人工智能深度植入工业核心环节，驱动制造业迈向智能化与数字化新纪元。我们相信，高质量的数据是智能算法的基石，更是驱动客户实现质量提升与工艺优化的第一环。在这里，你将扮演“数据侦探”和“价值挖掘者”的关键角色，从海量工业数据中精准定位问题根因，为客户的数字化升级铺平道路。
一、在这里，你要做的核心工作
你的工作远不止于处理数据。你将深度介入业务，成为连接原始数据与业务洞察的枢纽，你的分析结论将直接指引工艺改进的方向。
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工业数据资产的“奠基人”：构建可靠的数据基石
- 负责对工业现场复杂多元的数据（如PLC实时工艺参数、设备传感器信号、QMS质量数据）进行清洗与标准化，你不是简单地处理缺失值和异常值，而是通过建立自动化数据质量校验规则，从源头保障数据的可靠性与一致性，为后续的精准分析与算法模型打下坚实地基。
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质量波动的“洞察者”：从数据中发现真问题
- 运用SPC（统计过程控制）、假设检验、分布分析等统计方法，主动洞察生产过程中的质量波动规律与异常趋势。例如： 通过箱线图定位工序能力的短板，利用帕累托图精准定位Top 3的质量缺陷类型，并输出清晰直观的质量分析报告，为生产主管提供决策依据。
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缺陷根因的“侦探”：用数据破解生产谜题
- 当出现质量缺陷时，你将主导数据层面的根因分析。通过相关性分析、回归分析、假设检验等方法，深入挖掘质量指标与上百个工艺参数之间的潜在关联，最终目标不是给出相关系数，而是明确指向“ etching 时间偏移是导致当前批次良率下降的核心原因”，并推动工艺团队进行参数调整与验证。
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数据价值的“放大者”：赋能团队高效用数
- 你不只是数据的使用者，更是数据资产的构建者。通过设计数据字典、元数据管理体系，优化数据存储与检索策略，使你沉淀的数据资产能够高效、准确地支撑算法团队和业务部门的分析需求，最大化数据的复用价值。
二、我们希望你具备的能力
我们寻找的不仅是一位分析师，更是一位能用数据解决工业问题的伙伴。
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扎实的数据处理与统计功底：
- 精通Python（Pandas, NumPy, SciPy）或R语言，能编写健壮、自动化的数据清洗与分析脚本，高效处理高维时序数据。
- 熟练掌握SQL，能高效进行数据提取与整合。具备扎实的统计学基础，深刻理解SPC、相关性分析、回归分析等概念及应用场景。
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深厚的工业质量分析经验：
- 拥有质量分析的实战经验，理解制造业的核心诉求（如CPK、良率、OEE）。能独立设计并执行质量数据分析方案，有使用Minitab、JMP等专业质量分析工具经验者将是极大加分项。
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业务导向的洞察力与推动力：
- 对工业业务有强烈的好奇心，愿意并能够下到产线，了解工艺（如注塑、SMT、化工反应）。你能听懂“最近镀层不均匀”这类业务语言，并能将其转化为“分析镀液温度、电流密度的稳定性”的数据分析动作。
- 具备出色的逻辑思维和报告呈现能力，能撰写清晰的分析报告，并将复杂的分析结果转化为“设备预热时间不足”等业务可直接行动的结论，推动分析结果落地见效。
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基本门槛：
- 本科及以上学历，统计学、数据科学、工业工程、质量管理等相关专业。
- 2年以上工业领域数据处理或质量分析相关经验。
- 具备良好的沟通能力和跨团队协作精神。
- 接受30%时间出差，能适应工厂现场环境，通过实地调研明确客户真实需求。
三、为什么选择加入我们？
- 成为价值链条的关键一环： 你的工作是算法价值兑现的前提。没有你提供的干净数据和精准洞察，先进的算法就无从谈起。你将直接看到你的分析工作如何转化为客户产品质量的提升。
- 深度理解工业的业务场景： 你将获得大量深入客户一线的机会，与资深工艺专家和算法专家并肩工作，快速积累宝贵的工业领域知识，成长为既懂数据又懂业务的稀缺复合型人才。
- 清晰的职业发展路径： 你可以选择在工业数据分析领域深耕成为专家，也可以向数据科学家、算法工程师方向转型。我们为你提供全面的技能支持和成长空间。
如果你不满足于做一名“离线”分析师，而是渴望用数据破解工业难题，并享受从复杂数据中抽丝剥茧、最终定位真因的巨大成就感，我们期待你的加入。