About The Role

业务需求分析：独立对接并主导数据项目的业务需求分析，能够深入理解业务场景，将业务需求转化为可靠的数据架构设计与技术实现方案。
数据清洗与流水线开发：负责多源异构数据的获取、清洗及结构化信息抽取工作；熟练使用各类大数据调度工具（如DataWorks、Dolphinscheduler等）设计、开发并维护高效、稳定的数据清洗流水线。
前沿技术应用：积极引入并使用AI大模型及相关人工智能工具，辅助优化数据清洗策略，提升数据治理与结构化信息抽取的效率及准确度。
数据资产沉淀：参与公司医药研发数据资产的管理与建设，通过高质量的数据处理流程，为下游的数据分析、挖掘及业务应用提供坚实的数据底座。
学历与基本素养：统招硕士及以上学历（计算机，统计，生物，化学等相关专业理学/工学学位）。
职业稳定性：拥有稳定、扎实的职业履历，要求至少有一段连续2年及以上的工作经验，具备良好的职业道德与团队协作精神。
编程与语言基础：编程基本功扎实，精通/熟练掌握 SQL 与 Python 语言，能编写高效稳健的代码。
工具与平台：深入了解大数据生态，具备使用数据调度工具（如 DataWorks、DolphinScheduler 等）进行复杂数据流水线开发的实战经验。
专业技能：具备独立开展海量数据清洗、非结构化/半结构化信息抽取的能力，并拥有在实际工作中使用AI工具辅助提升数据清洗效率的落地经验。
综合能力：具备极强的逻辑思维能力、独立分析解决问题的能力，能够独立承担从需求分析到落地上线的全流程工作。

行业背景加分：具备医药研发数据处理经验者优先；大学所学专业为医药研发、生物、化学、药学等相关交叉学科者优先考虑。
架构经验加分：具备扎实的数据仓库建模（如维度建模等）经验，并有丰富的数据模型与SQL性能优化实战经历者优先。

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高级数据工程师（医药研发方向）(J24552)

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