数据BI工程师/数据开发工程师

1. 业务需求分析与指标体系建设 * 对接营销、产品、供应链、财务等业务部门，深入理解业务流程及数据需求，输出数据分析解决方案； * 建立并持续优化企业级指标体系，统一指标口径、计算逻辑及业务术语，建设数据字典，消除跨部门、跨系统数据口径差异； * 梳理企业核心经营指标，沉淀分析方法论及指标资产，提升企业数据标准化水平。 2. BI看板建设与经营分析 * 搭建企业经营驾驶舱、BI可视化看板及日报、周报、月报等自动化报表，覆盖生产、供应链、销售、运营、财务等核心业务场景； * 围绕产能、库存周转、采购、物流、交付周期、制造成本、毛利、渠道利润、费用管控、营收预测等业务开展专题分析，为经营决策提供数据支持； * 建立指标监控及异常预警机制，对经营指标异动进行归因分析，持续推动业务优化。 3. 数据开发、建模与自动化分析 * 完成多源数据提取、清洗、处理、自动化分析及数据流程开发，提高分析效率； * 参与数据仓库建设，配合数据开发优化ETL流程，提升数据加工效率及数据质量； * 推动ERP、CRM、WMS、oms等业务系统数据融合，建设自动化分析体系，减少重复性人工统计工作。 * 参与企业数据标准、数据资产及数据治理体系建设，提高数据共享及复用能力。 4. AI赋能数据分析 * 探索并推动大语言模型（LLM）在企业数据分析场景中的应用，持续提升数据分析效率； * 基于AI建设智能经营分析、自动生成经营分析报告、数据异常智能分析、指标自动解读等能力； * 探索自然语言查询（NL2SQL）、AI数据分析Agent、智能报表等应用场景，推动AI技术在企业数据分析中的落地。 ⸻

基础要求 * 本科及以上学历，软件工程、计算机科学、数据科学、工业工程、大数据等相关专业； * 2-5年全栈开发、数据分析、BI开发或数据开发相关经验，有制造业、供应链、跨境电商或外贸行业经验优先。 专业能力 * 精通mysql、sqlite、oracle、es，能够独立完成复杂查询、数据分析及性能优化； * 熟练掌握Java、Python、vue，能够独立完成数据清洗、自动化分析及前后端系统的开发； * 熟悉至少一种BI工具（Quick BI、Power BI、Tableau、FineBI等）； * 熟悉数据仓库、ETL流程及常见数据建模方法，有数据治理经验优先。 AI能力 * 熟悉ChatGPT、Claude、Gemini、通义千问等主流大模型及AI工具，并能够应用于数据分析工作； * 了解Prompt Engineering，能够借助AI提升数据分析效率； * 有AI自动生成分析报告、智能问数（NL2SQL）、AI Agent等实践经验者优先； * 了解RAG、MCP、Function Calling等AI相关技术者优先。 其他 * 具备较强的业务理解能力、逻辑分析能力及数据敏感度； * 具备良好的跨部门沟通协调能力及项目推进能力； * 能够将数据分析结果转化为可落地的业务决策建议； * 具有持续学习能力，对AI及数据技术保持关注，能够推动新技术在业务中的落地应用。 登录查看完整内容