高级数据分析工程师

申请编号:52213

康宁是全球材料科学领域的领先创新者之一。160多年来，康宁运用其在特种玻璃、陶瓷和光学物理领域无与伦比的专业知识，开发出了创造了新产业并改变了人们生活的产品。

康宁的成功得益于对研发的持续投入、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，有价值，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合作。我们一起创造和维持康宁的制造作为一个不同的优势。

日常工作职责:

• 定义、设计和实现适当的解决方案和选项，以执行探索性和有针对性的数据分析。将这些发现应用于质量、过程、测量和控制解决方案。
• 作为数据分析领域的专家，与国际团队成员密切沟通，提供合适的解决方案/平台。
• 使用数据分析和数据可视化工具(如Tableau、Power BI等)评估和演示对原材料、成品、制造过程和制造支持系统的可量化影响。
• 分享和贡献数据分析实践社区在开发功能和促进应用领域。
• 在组织内设计和开发基础和高级数据分析课程，并在公司内提供技术咨询。
• 负责理解客户涂装点的声音，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。
• 国内和国际~50%。

所需技能:

• 应用数学、统计学、计算机科学或相关专业硕士学位，统计分析或机器学习专业。
• 3年以上相关领域工作经验，统计分析、分析算法开发或建模经验。
• 具有制造工艺，质量控制，可靠性或实验室测量方面的经验。
• 熟悉数学和统计算法(如回归，贝叶斯模型和数值优化等)或机器学习技术(如聚类，分类和神经网络等)。
• 熟悉制造统计应用工具(DOE, MSA, SPC, DMAIC等)。
• 使用Python编程的工作知识。数据分析知识，使用任何混合软件，包括但不限于:JMP, MATLAB, R, Minitab, SAS, c++， Java。
• 有使用复杂数据库的经验(如SQL server, PI (AF)等)。
• 具有构建和维护BI仪表板(如PowerBI, tableau, Dash等)的经验。
• 能够在“领域”语言(工程，科学)和“计算解决方案”语言之间架起桥梁。

所需技能:

• 生产KPI/ ROI的跟踪和监控。
• 较强的数学和编程能力，能够独立准备用于机器学习的数据(ETL函数清洗，整合，转换数据)。
• 机器学习库的知识。
• 熟练掌握多元分析、时间序列分析等统计方法。
• 了解和理解智能制造/制造4.0。
• 有JavaScript, Flask, Django等web开发经验。
• 具有自然语言处理，图像处理和计算机视觉的经验。
• 基于物理的自动控制，光学和材料科学建模技能。