岗位职责：

1、搭建公司核心数据体系，覆盖配方、工艺、实验测试、市场供应链四大数据域，搭建轻量化数据平台（PostgreSQL+Python），实现数据标准化采集、存储、查询与分析

2、联合科学家制定配方脱敏编码规范，结构化标准化录入配方核心数据，兼顾企业核心技术安全与AI数据分析需求。

3、制定统一数据采集标准与流程，推动研发、工艺、实验团队规范录入各类业务数据。

4、基于Power BI、Superset搭建可视化管理驾驶舱，覆盖研发、产线、实验、供应链全维度业务数据，实现数据实时可视化展示。

5、输出专业数据分析报告，搭建业务指标自动化监控与预警机制，为产品迭代、业务决策、客户对标提供数据支撑。

6、基于配方、工艺、性能关联数据，研发性能预测、工艺参数优化等AI模型，落地产线数据实时分析、工艺异常及质量预警能力，缩短研发迭代周期。

7、封装轻量化AI内部工具，降低研发、工艺团队的使用门槛，赋能业务提效。

8、对接拉挤产线设备接口，联动设备供应商敲定数据协议与对接方案，实现产线核心参数自动化采集，保障数据完整、实时、可追溯。

9、落地配方数据脱敏、数据分级权限管理机制，配合公司知识产权策略，全方位保障企业核心数据资产安全。

任职要求：

1、学历要求：硕士及以上，材料/化学/化工 + 数据科学/计算机交叉背景；纯CS背景须有制造业数据项目经验；

2、工作经验：3-5年，在材料企业、化工企业或制造业有MES/LIMS/数据中台/BI系统相关项目经验；

3、数据库能力：熟练掌握关系型数据库设计（PostgreSQL/MySQL），能独立完成从需求分析到表结构设计到部署的全流程；

4、编程能力：Python数据处理（Pandas/NumPy/Scikit-learn），能写ETL脚本和基础的机器学习模型；

5、BI工具：熟练使用Power BI / Tableau / Superset等至少一种，能独立搭建管理看板；