康宁
Data Analytics Engineer
Data Analytics Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Etl/Elt
Machine Learning
Power Bi
Sql
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国制造巨头核心工厂的数据AI专家岗，技术前沿、平台稳定，适合寻求长期职业发展的实干型工程师。
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
2.0万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 570 个在招
市场机会
选择不多
海口 · 数据工程 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
负责康宁海口工厂的数据工程与AI分析工作，包括构建ETL管道、开发机器学习模型及部署AI智能体
需将业务需求转化为数据分析方案，通过可视化报表和自动化流程优化生产运营，并推动跨部门协作以实现降本增效
最低要求
计算机科学、数据科学、统计学、工业工程或相关专业本科及以上学历
具备数据分析、数据工程、商业智能或数字化/制造分析相关经验
有相关项目经验的优秀候选人可考虑
熟练掌握 Python 和 SQL
熟练使用 Pandas, NumPy, Excel, Power BI 等数据分析库和工具
扎实的数据清洗、数据建模、ETL/ELT、统计分析、可视化和数据质量管理基础
了解机器学习概念、常见算法、模型评估与性能调优
对生成式 AI、LLM 和 AI 智能体概念有基础理解，并能负责任地应用于分析和编码辅助
具备数据隐私、网络安全和责任型 AI 意识
优秀的解决问题能力、利益相关者沟通能力和文档编写能力
能跨职能高效工作
英语和中文专业工作流利度
工作职责
数据工程与分析：
收集、清洗、验证和预处理来自工厂、运营和商业来源的结构化与非结构化数据（文本、图像、视频、音频）
构建和维护可扩展的数据模型、数据集、ETL/ELT管道和数据质量检查
确保数据的及时性、准确性和可追溯性
进行统计分析，开发可视化、仪表板和定期报告，以识别CHOCC工厂的运营改进机会
将业务问题转化为分析方法，并向利益相关者清晰传达发现结果和建议行动
机器学习与高级分析：
开发、训练、评估和部署适用的机器学习模型，以识别模式、预测结果并支持工厂性能提升
优化模型的准确性、鲁棒性和性能
监控模型结果并根据业务反馈进行迭代
AI与智能体：
设计、构建、测试和改进用于数据分析、自动报告和决策支持的AI驱动智能体
应用LLM进行数据理解、代码生成、摘要和洞察生成，包括提示词设计、评估和迭代
将AI智能体与批准的数据源和工作流（如Python脚本、API和数据库）集成，同时评估局限性、风险、隐私和合规要求
项目领导、协作与文档：
领导端到端的数据分析、自动化和AI赋能项目，从机会识别和需求收集到方案设计、开发、部署和效益跟踪
与工厂团队、数字/IT及其他跨职能利益相关者合作，定义项目范围、优先使用案例、协调资源并提供实用、可扩展的解决方案
推动项目计划、里程碑、风险、利益相关者沟通和问题解决，以确保及时交付并实现预期的业务效益和成本降低
建立并维护清晰的数据定义、管道、分析方法、模型/智能体逻辑、技术设计和项目成果文档
促进知识共享、用户采用以及工厂间数据、分析和AI解决方案的持续改进
优先资格
有制造业、运营或供应链数据处理经验者优先
熟悉云数据/AI平台（如 AWS）、API、版本控制 (Git) 和数据库/数据仓库
熟悉数据编排、MLOps、仪表板开发或分析解决方案部署
有制造系统/数据（如 MES, ERP, SCADA/historian）及精益/持续改进实践经验
有评估 LLM 应用或构建 AI 智能体工作流经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处传统制造业数字化转型的核心地带，技术落地场景丰富且真实
- 依托康宁全球平台，拥有稳定的资源和前沿的技术探索空间（如AI Agent在工业中的应用）
- 海口生活成本相对较低，性价比高
- 制造业数据往往存在孤岛、质量参差不齐的问题，数据清洗工作量巨大
- 需要深入理解复杂的工业业务流程，跨界学习曲线陡峭
- 部分老旧系统（Legacy Systems）集成难度大
- 喜欢将AI技术应用于实体产业、享受解决复杂实际问题的工程师
- 具备较强抗压能力和跨部门沟通能力的人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席数据科学家、AI架构师或数字化转型专家方向发展
- 也可转向更广泛的制造运营管理（Plant Management）或企业级数据战略岗位
- 作为连接业务与技术的桥梁，负责构建和维护工厂的数据基础设施（ETL/数据模型）
- 利用机器学习和AI智能体解决生产运营中的实际问题，如预测性维护和效率优化
- 向管理层提供数据驱动的决策支持
- 扎实的Python/SQL编程与数据处理能力
- 掌握机器学习算法及模型部署流程
- 熟悉生成式AI（LLM）的应用场景与Prompt Engineering
- 具备制造业背景知识（MES/ERP）者优先
申请策略
- 关注康宁在可持续发展和智能制造方面的最新战略，面试时体现对‘责任型AI’和‘数据隐私’的重视，这符合大厂合规要求
- 突出展示‘数据+业务’的双重能力，例如描述如何通过数据分析直接降低了多少成本或提升了多少效率
- 强调在制造业或物联网（IoT）环境下的数据处理经验
- 加强对工业协议（如OPC UA）、制造执行系统（MES）数据的理解
- 深入学习LangChain等LLM应用框架，准备关于AI Agent在垂直领域落地的案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体工具（如Pandas, Scikit-learn, LangChain）说明实现细节，最后强调业务价值
- 请分享一个你通过数据分析或机器学习解决实际业务问题的案例
- 在处理非结构化数据（如图像、文本）时，你通常采用什么预处理策略？
- 如何评估和优化一个机器学习模型在工业生产环境中的表现？
- 你如何设计一个安全的AI智能体工作流，确保数据隐私和合规性？
- 复习常见的机器学习算法及其优缺点
- 了解康宁的主要产品线（光纤、显示技术等）
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国巨头，康宁提供具有竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，虽非互联网高薪，但在制造业中属中上水平，稳定性极高。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿的AI Agent和LLM技术在传统制造业的落地，技术栈现代且具有挑战性，提供了极大的技能成长空间和行业视野。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Machine Learning、LLMs、AI Agents、AWS、MLOps
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在海口，生活节奏相对较慢，但职位明确要求30%的出差率，且涉及工厂运营，可能需要适应一定的现场工作压力，WLB中等。
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
70中等
康宁致力于通过技术创新推动社会进步（如医疗、交通、通信），职位直接参与这些关键领域的效率提升，具有较高的社会价值和使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号ensure the delivery of lifesaving medicines、drive the future of automobiles、transform at-home entertainment
创新程度积极采用新技术
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