职位介绍 I. 岗位描述 A. 职责概述 作为我们团队的一员，你将负责维护和提升我们公司的数据质量。这包括识别、清理和处理各种来源的数据，确保数据的一致性、准确性和可用性。你需要有能力处理大量数据，并且能够使用数据清洗工具和技术来提高数据处理的效率和效果。 B. 具体职责 1.数据清洗：你将负责识别数据集中的不准确、不完整或不一致的数据，并采取适当的措施进行纠正或删除。例如，你可能需要编写脚本来自动化识别重复记录或修复格式错误的数据。 2.数据验证：你需要确保数据的准确性，通过建立验证规则和流程来检查数据是否符合预定的质量标准。比如，你可能会创建一个程序来验证客户信息的有效性，确保电话号码和电子邮件2.地址的格式正确。 3.数据一致性检查：你将负责确保不同数据源之间的数据一致性，解决数据冲突和不匹配问题。例如，如果销售数据库和财务系统中的客户信息不一致，你需要调查原因并协调更新以确保数据同步。 4.数据治理：你将参与制定和维护数据治理策略，包括数据分类、数据访问权限设置和数据安全措施。例如，你可能需要帮助建立一个系统来监控敏感数据的访问和使用情况，以保护公司和客户的隐私。 5.报告编制：你将定期编制数据质量报告，向管理层展示数据清洗和治理的进展和成效。这可能包括创建仪表板来可视化数据质量问题的趋势和模式。 6.团队协作：你将与数据专家、分析师和IT支持团队合作，共同解决数据相关问题。例如，你可能会被要求协助分析团队理解数据异常的原因，或者与IT团队合作改善数据收集过程。 C. 技能要求 1.教育背景：优先考虑计算机科学、统计学、数据分析或相关领域的2025届或2026届在读学生。 2.技术技能：熟悉至少一种编程语言（如Python、SQL），了解数据库管理系统，具备使用数据清洗工具（如OpenRefine、Trifacta）的经验。 3.分析能力：能够分析复杂数据集，识别数据质量问题，并提出解决方案。 4.注意细节：对数据的准确性和完整性有高度的关注，能够在处理大量数据时保持细致和准确。 5.沟通能力：良好的书面和口头沟通技巧，能够清晰地向非技术团队成员解释技术问题和解决方案。 6.团队合作：能够在多学科团队中有效合作，愿意学习新技能并与同事分享知识。 7.问题解决：面对挑战时能够独立思考，提出创造性的解决方案，并能够适应快速变化的技术环境。 II. 工作条件 A. 实习期限 我们的实习期通常为3~6个月，具体时长将根据实习生的表现和项目需求灵活调整。我们鼓励实习生在实习期间全身心投入，以便获得最丰富的实践经验。 B. 工作时间 实习生将被要求遵循全职工作时间，即每周工作40小时，时间安排为周一至周五，每天8小时。实习地点位于安徽省合肥市包河区。 C. 发展机会 实习生将有机会参与到真实的项目中，与经验丰富的数据工程师一起工作，从而获得宝贵的行业经验。我们鼓励实习生积极参与团队会议，提出自己的想法，并在实践中不断学习和成长。优秀的实习生还有机会参与高级培训课程，以及与业界专家的交流活动。 实习要求实习3个月，每周5天