职位描述：

作为数据挖掘实习生，你将深入安珀瑞生独特的“病理科数字资产”海洋，对上百家医院病理科的图纸、流程数据及设备运行日志进行挖掘分析。你的工作将直接服务于产品设计优化、临床流程洞察及公司战略决策，从数据中发现驱动智慧病理变革的价值规律。

主要职责：

1. 协助清洗、标注和结构化多源异构数据（如CAD图纸、设备IoT时序数据、匿名化流程日志）。


2. 运用统计分析、机器学习方法，对病理科空间布局、设备运行效率、标本流转瓶颈等进行建模与分析。


3. 参与开发数据可视化工具或看板，将分析结果转化为直观的产品设计建议或临床洞察报告。


4. 探索并尝试将前沿的AI技术（如图像识别、自然语言处理）应用于非结构化数据的价值提取。


5. 协助撰写数据分析报告和技术文档。

任职要求：

1. 本科大三及以上或硕士在读，计算机科学、数据科学、统计学、生物医学工程、土木与建筑工程或相关专业。


2. 扎实的Python编程能力，熟练使用Pandas, NumPy, Scikit-learn等数据分析库，了解一种深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。


3. 具备良好的数据敏感性和逻辑思维能力，对从复杂数据中发现问题、寻找规律有强烈兴趣。


4. 有数据分析、挖掘项目或竞赛经验，或有医学/生物信息学背景知识者优先。


5. 具备优秀的沟通能力，能够将技术分析结果清晰表述，工作细致认真。


6. 要求：每周可工作3~4天。

你将收获：

1. 稀缺数据资源： 接触并分析极具行业壁垒的真实医疗场景数据，积累宝贵的领域知识。


2. 解决真实问题： 你的分析成果将直接用于优化产品规格、指导销售策略、提升医院效率，实现从数据到价值的闭环。


3. 全栈技能提升： 在实践中掌握从数据工程、特征工程到模型构建与业务解读的完整数据科学工作流。


4. 未来机会： 表现优异的实习生将获得全职工作优先录用资格。