海辰储能
数据治理工程师/资深
数据治理工程师/资深
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据治理
数据治理
Erp/Mes
Power Bi
Sql
供应链管理
制造业
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
新能源头部企业、数据驱动业务、高技术含量、社会价值高、工作节奏较快
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比数据治理中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
职位详情
关于这个职位
负责海辰储能业务数据的收集、整理与深度挖掘，构建指标库与分析模型以支持业务决策
通过Tableau/Power BI等工具进行可视化展示，监控关键运营指标并提供优化建议，同时赋能团队提升数据分析能力
最低要求
本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先，有数据挖掘、机器学习等相关项目经验
具备数据可视化能力，熟练掌握数据分析相关工具，如Excel、Python、R、SQL、SAS、SPSS、Tableau、Power BI等
熟悉大数据处理技术者优先，如Hadoop、Spark等
有使用ERP系统和MES系统的经验
具备良好的数据敏感度，能从海量数据中发现规律和问题
具备较强的逻辑思维能力、跨部门沟通协作能力和抗压能力，能够与不同团队建立有效的工作关系
有5年以上数据分析相关工作经验，有制造业、新能源等行业经验，熟悉L2C、SCM等企业经营管理流程者优先
有在智能制造、精益生产或供应链优化方面的项目经验者优先
具备团队合作精神，能适应快节奏的工作环境
工作职责
负责公司业务数据的收集、整理、分析和挖掘，为业务决策提供数据支持
深入了解业务需求，构建指标库、数据分析模型，对数据进行多维度分析，发现潜在问题和改进方向
编写数据分析报告，以图表、文字等形式清晰展示分析结果，为管理层提供决策依据
跟踪业务运营效果，对关键指标进行监控，及时发现问题并给出优化建议
与各部门沟通协作，提供数据支持和培训，提升团队数据分析和应用能力
利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）创建直观的报表和仪表板
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处新能源高速发展赛道，平台大且稳定
- 能直接接触核心业务数据，积累宝贵的行业Know-how
- 制造业数据治理难度大，历史数据质量可能参差不齐
- 需频繁跨部门沟通，对软技能要求高
- 喜欢从数据中发现业务问题，不排斥深入工厂或业务部门，具备较强抗压能力的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据科学专家、业务分析总监或数字化转型负责人方向发展
- 深入业务一线，将复杂的制造与供应链数据转化为可执行的商业洞察
- 精通SQL/Python进行数据提取，熟练使用BI工具进行可视化呈现，理解ERP/MES系统逻辑
申请策略
- 了解海辰储能的主营产品和市场地位，面试时准备1-2个关于如何通过数据优化供应链或生产流程的具体案例
- 突出在制造业/新能源行业的背景，强调使用Python/SQL解决具体业务问题的案例，以及通过数据驱动带来的效率提升或成本节约成果
- 强化对L2C（Lead to Cash）、SCM（Supply Chain Management）等业务流程的理解，提升BI工具的复杂建模能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点描述数据如何影响业务决策，以及你个人的贡献和价值
- 请分享一个你通过数据分析发现业务痛点并推动改进的案例
- 面对脏乱的历史数据，你如何进行清洗和治理？
- 如何向非技术背景的管理层解释复杂的数据分析结果？
- 你对MES系统和ERP系统的数据交互有什么理解？
- 复习SQL高级查询和Python数据处理库（Pandas/Numpy），了解Tableau/Power BI的最佳实践，研究新能源电池行业的供应链特点
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
作为C轮后的大型新能源企业，薪资竞争力较强，福利体系完善，符合市场对资深岗位的预期。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿的数据治理与智能制造领域，技术栈现代，且能深入业务核心，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、Hadoop、Spark、Tableau、Power BI
业务类型profit_center
工作生活
60中等
制造业通常节奏较快，JD提及适应快节奏环境，可能面临一定工作压力，但未明确加班情况。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
投身于绿色能源转型的核心环节，通过数据优化提升生产效率，具有显著的社会价值和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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