职位描述：
1、收集、清洗、分析在试验和生产过程中发生的数据，例如设备运行数据、试验反馈数据、质量检测数据等，确保数据的及时性、完整性和准确性。
2、参与业务数据结构的设计和优化，完善数据生命周期的标准和规范，在满足业务运行、数据分析需求的同时，提高数据存储和查询的效率。
3、实施数据质量的评估和监控，包括不限于缺失值、异常值、重复数据等问题，定期生成数据质量报告，推动数据质量的持续改进。
4、完善试验设计框架和流程，结合业务发展阶段、试验计划目标、成本控制约束等现状，改进试验设计在计划、执行和结果分析整体上的效果体现。
5、优化统计过程控制（SPC）方案，监控试验、生产中的性能指标，跟踪和反馈过程的受控状态；使用控制图分析生产数据，识别过程中的异常波动，及时预警并推动问题解决。
6、理解试验、生产任务的流程和目标，通过数据分析和算法挖掘，洞察业务关键问题，提出解决思路并加以验证，如试验性能的重要影响因素、工艺参数的动态优化、设备故障的识别预防等。
7、撰写数据分析报告，以清晰的文字和直观的图表展示分析结果，向业务部门和管理层汇报数据分析发现的规律、问题和优化建议。
8、与试验、生产、测试等部门保持沟通，提供数据收存治用等方面的支持和协作，帮助大家厘清试验现状、制定改进策略，推动整体生产流程的优化和效率提升。
职位要求：
1、本科及以上学历，统计、数学、化学、自动化、计算机等相关专业，具备扎实的数学和统计学基础，能够运用数学模型和统计方法解决实际问题。
2、熟悉假设检验、方差分析、回归分析、时间序列等统计方法，了解集成学习、深度学习等挖掘算法，能够根据业务场景选择合适的算法模型进行建模和分析。3、了解数据库，掌握SQL语言，能够高效地进行数据的查询、提取和分析。
4、掌握至少一种编程语言，如Python、R、SAS、JSL等，编写数据分析脚本和程序；熟悉常用的数据分析库和工具，提高数据分析效率和质量。
5、较强的学习能力和适应能力，能够快速学习和掌握新的数据分析工具、技术和业务知识，不断更新自己的知识体系和技能水平。
6、良好的团队协作能力，与不同部门人员进行有效的沟通，理解业务需求、传递数据分析价值，共同推动项目实施和业务发展。
7、参加过数学建模竞赛并取得优异成绩者，优先。
8、有化工、制造等领域数据相关的实习或工作经验，优先。
9、有数据治理、数据分析、数据仓库建设等实习或工作经验，优先。
10、熟悉统计过程控制方法，了解控制图原理，有SPC实习或项目实施经验者，优先。