1. 数据收集与整理
数据采集：负责从不同数据源（如数据库、文件系统、API接口等）收集数据，确保数据的完整性和准确性。
数据预处理：对采集到的数据进行初步处理，包括数据格式转换、数据类型统一、缺失值处理等。
数据整合：将来自多个来源的数据进行合并和整合，构建统一的数据视图。
2. 数据清洗与质量控制
数据清洗：去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失值，确保数据的可用性。
数据质量评估：制定数据质量标准，定期检查数据质量，生成数据质量报告。
异常数据处理：识别并处理异常数据，确保数据的合理性。
3. 数据转换与建模
ETL开发：设计和实现ETL（Extract, Transform, Load）流程，将数据从源系统抽取、转换后加载到目标数据仓库或数据湖。
数据建模：根据业务需求，构建数据模型，支持数据分析和数据挖掘。
数据映射：定义数据之间的映射关系，确保数据在不同系统之间的正确转换。
4. 数据存储与管理
数据存储设计：选择合适的数据存储方案（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖等），设计数据存储架构。
数据备份与恢复：制定数据备份策略，定期备份数据，并确保数据的可恢复性。
数据安全与合规：确保数据处理过程符合相关法律法规和数据安全要求。
5. 数据分析与支持
数据分析：根据业务需求，进行数据分析，提取有价值的信息。
数据报表：生成数据报表，支持业务决策。
数据可视化：使用数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等）展示数据，帮助业务团队理解数据。
6. 技术支持与优化
性能优化：优化数据处理流程，提升数据处理效率。
技术支持：为业务团队提供技术支持，解决数据相关问题。
系统维护：维护数据处理系统，确保系统的稳定运行。
7. 文档编写与知识分享
技术文档：编写数据处理流程、数据模型设计、ETL脚本等技术文档。
知识分享：定期进行技术分享，提升团队数据处理能力。
8. 其他职责
新技术研究：跟踪数据处理领域的最新技术，探索新技术的应用。
项目协作：与数据科学家、分析师、开发人员等协作，共同推动数据项目落地。

要求：

1.专业方向：计算机，电子信息，自动化，软件工程，人工智能
2.职称要求：工程师或同等能力
3.工作经验：研究生3年以上相关岗位工作经验，有数据清洗或机器学习项目经验者优先
4.熟练掌握SQL语言，熟悉MySQL、Oracle等主流数据库。
5.掌握Python、Java、Shell等编程语言，熟悉Pandas、NumPy等数据处理库。
6.熟悉Kettle、Informatica、DataStage等ETL工具。
7.具备数据清洗、特征提取、数据标注等经验。
8.熟悉数据分析工具（如SPSS、SAS）和统计分析方法。
9.具备良好的逻辑思维能力、问题解决能力和团队合作精神。
10.有较强的学习能力和抗压能力。
11.具备良好的沟通能力和文档编写能力。