职位描述
1.数据驱动的项目风险管控：
◦搭建并维护项目全生命周期的数据监控体系（涵盖产能、良率、资源消耗、进度偏差等维度）。
◦具备极强的数据敏感度，能通过异动数据（如某类任务返工率突增、某产线产能断崖式下跌）实时识别潜在的项目风险，并主动拉通业务团队输出可落地的解决方案。
2.自动化开发与数据流转：
◦深入理解复杂的业务SOP，使用Python等编程语言编写自动化脚本，替代人工完成海量数据的清洗、格式校验、批量处理与云端流转。
◦持续优化数据处理Pipeline，提升整体交付链路的运转效率。
3.AI Agent与智能化工具搭建：
◦探索大模型（LLM）在实际业务场景中的应用落地，利用LangChain、LlamaIndex等框架或各类API，搭建内部AI Agent或自动化工作流（如：辅助自动化质检、智能提取文本/视频标签、自动生成项目洞察日报等）。
◦推动团队工作方式向“AI Copilot”模式转型，用技术手段大幅降低人工干预成本。
4.业务洞察与策略输出：
◦深入业务一线，将杂乱的业务痛点转化为数据问题，再将数据结论转化为业务策略，为管理层提供高质量的决策支持。任职要求
1.学历与经验：本科及以上学历，计算机、统计学、数学或信息工程等相关专业；3年以上数据分析、数据开发或技术运营相关经验。
2.硬核的代码与数分能力：
◦熟练掌握 Python（精通Pandas、NumPy等数据处理库，能编写健壮的自动化脚本）。
◦熟练使用 SQL，具备复杂数据提取与处理能力；熟悉至少一种BI可视化工具（如Tableau、PowerBI、Metabase等）。
3.极强的业务Sense与破局能力：
◦不只是个“取数机器”，必须具备**“发现问题 -> 挖掘根因 -> 提出方案 -> 推动落地”**的完整闭环能力。
◦能够在模糊、高压的项目环境中，通过数据拨开迷雾，找到影响项目交付的关键瓶颈。
4.【核心加分项】AI Agent实战经验：
◦熟悉主流大模型（GPT、Claude、Gemini等）的能力边界与Prompt Engineering技巧。
◦有过实际的AI Agent、RAG系统或自动化工作流（如Coze、Dify、Zapier结合LLM）搭建经验，能展示如何用AI解决实际业务痛点者优先。
