高级数据分析工程师

申请号:［[id]]

康宁是世界领先的材料科学创新者之一。160多年来，康宁一直运用其在特种玻璃、陶瓷和光学物理领域无与伦比的专业知识开发产品，创造了新的行业，改变了人们的生活。

康宁的成功源于对研发的持续投资、材料和工艺创新的独特结合，以及与客户的密切合作，以解决严峻的技术挑战。

康宁的制造、技术和工程部门(MTE)通过为康宁现有和新兴业务提供多样化的技能，被公认为卓越工程和创新制造技术的领导者。

我们期待并提供及时的、有价值的、领先的制造技术和工程专业知识。我们与康宁的业务部门和科技部门合作。我们共同创造并维持康宁的制造优势。

职位目的:

作为一家领先的制造和技术公司，康宁制造系统通过先进的控制和测量系统产生大量的过程和产品数据。数据分析工程师提供统计概念并支持不同的康宁业务实施数据驱动决策，帮助他们改进生产流程或设计新的生产流程，以实现我们的长期成功。在这个职位上，他/她将负责从数据采集、数据存储、数据分析和可视化等方面提出解决方案。与此同时，数据分析工程师将与全球多功能团队合作，利用先进的技术(如高级分析、机器学习等)推进康宁的智能制造战略。

日常职责:

• 参与和管理业务解决方案项目。
• 设计开发数据分析培训课程，普及基础数据分析能力。
• 定义、设计和实施适当的解决方案和选项(例如:统计方法或机器学习技术)来执行探索性和针对性的数据分析。将发现应用于质量、过程、测量和控制解决方案。
• 作为作为数据分析领域的专家，与团队成员密切沟通，确保解决方案在必要时与其他业务解决方案正确集成
• 撰写技术报告，总结技术分析的发展、验证和应用。
• 分享和贡献康宁数据分析社区在开发能力和推广应用领域方面的实践。
• 领导组织内基础和高级数据分析课程的交付，并为公司内广泛的用户群体提供技术咨询。
• 负责从客户角度理解问题，并将其转化为数据分析解决方案和工作计划。与内部客户沟通技术分析和结果。
• 指导初级工程师提高数据分析能力，作为团队构建关键质量的一部分。
• 建立并维护与学术和行业合作伙伴的外部联系，以跟上数据驱动技术的步伐，在康宁业务中实现增值部署。

教育及经历

• 熟悉处理数学和统计算法(如回归，贝叶斯模型和数值优化等)和机器学习技术(如聚类，分类和神经网络等)
• 熟悉制造统计应用(DOE, MSA, SPC, DMAIC等)
• 具有Python编程的工作知识。
• 数据分析知识，包括但不限于:JMP, MATLAB, R, Minitab, SAS。
• 具备分析、优化和调试科学代码的能力。
• 有复杂数据库(如SQL server, PI, Hadoop等)的工作经验。
• 有构建和维护BI仪表板(如PowerBI, tableau, Dashbuilder等)的经验
• 熟练使用常用办公软件和数据库软件(如Pycharm、Jupyter notebook、Databricks、PI等)
• 能够弥合“领域”语言(工程、科学)和“计算解决方案”语言之间的差距。
• 能够与科学家、工程师和专业人员在开发和部署解决方案方面进行沟通并理解他们的复杂需求。
• 有在高性能计算机上编译和运行代码的经验。