2027校园招聘: 技术类-数据分析方向

Descripción

Career Area:

Job Description:

Your Work Shapes the World at Caterpillar Inc.

When you join Caterpillar, you're joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other. We are the makers, problem solvers, and future world builders who are creating stronger, more sustainable communities. We don't just talk about progress and innovation here – we make it happen, with our customers, where we work and live. Together, we are building a better world, so we can all enjoy living in it.

请您在简历上标明意向地点和职位名称。

职位1：数据分析工程师 地点：上海

职位2：数据科学工程师 地点：无锡

职位1：数据分析工程师 地点：上海

职位简介

作为 Caterpillar Digital 团队的数据分析工程师，你将参与数据驱动解决方案的设计与实施，通过数据分析支持业务决策和数字化转型。

在这个岗位中，你将接触企业级数据平台、分析工具以及人工智能赋能的业务应用，与业务及技术团队紧密合作，将数据转化为有价值的业务洞察，并参与创新数字化解决方案的开发与落地。

这是一个在全球化环境中成长和发展的机会，你将获得数据分析、商业智能、数据工程以及数字化产品开发等领域的实践经验。

工作职责（What You Will Do）

• 收集、分析和解读来自多个业务系统的数据，为业务决策和数字化项目提供支持。

• 开发和维护数据报表、仪表盘及数据可视化解决方案，为业务提供可执行的洞察。

• 参与企业级数据平台、数据模型及数据处理方案的建设与优化。

• 与业务团队、产品团队和技术团队协作，将业务需求转化为数据驱动的解决方案。

• 参与数据质量管理、数据验证及数据治理相关工作，保障数据准确性和一致性。

• 参与基于数据和人工智能技术的软件应用开发、测试与持续优化。

• 运用数据分析能力和新兴技术解决实际业务问题，推动业务效率提升和持续创新

教育要求（Education Requirement）

• 本科及以上学历。

• 软件工程、计算机科学、数据科学、人工智能、信息系统、统计学、数学或相关专业

你将具备（What Skills You Will Have）

数据分析能力

• 对数据分析和数据驱动决策有浓厚兴趣。

• 能够分析数据、识别趋势并提炼业务洞察。

• 具备基础统计分析和数据解读能力。

编程与数据库能力

• 熟悉 SQL 和关系型数据库基础知识。

• 了解 Python 或其他数据分析相关编程语言。

• 具备数据处理、数据结构及软件开发基础知识。

数据可视化能力

• 了解 Power BI、Tableau 等数据可视化工具。

• 能够通过报表和仪表盘有效展示和传递业务洞察。

人工智能与数字化解决方案能力

• 了解人工智能相关基础知识及典型业务应用场景。

• 熟悉数字化产品、软件应用或智能化业务系统基本概念。

• 理解如何利用数据和人工智能技术提升业务运营和决策效率。

沟通与协作能力

• 具备良好的沟通表达和团队协作能力。

• 能够与跨职能团队高效合作解决问题。

• 具备较强学习能力、好奇心和持续改进意识。

其他信息（Additional Information）

• 工作地点：上海

• 全职校园招聘岗位

• 有机会参与全球数字化转型项目及跨区域团队协作

• 根据项目需要，可能会有少量出差机会

职位2：数据科学工程师 地点：无锡

岗位定义

对海量数据执行分析类任务与项目，以支持数据驱动的业务决策与发展。

岗位职责

• 指导大规模的数据采集、数据挖掘与数据处理流程；构建合适的数据模型。

• 通过自然语言处理（NLP）、文本分析与机器学习技术，探索、推广并实现语义数据能力。

• 主导定义数据分析的需求与范围；运用数据可视化技术，向管理层展示并汇报可能的业务洞察。

• 开展数据模型优化与算法研究，以提升数据分析的有效性与准确性。

技能描述

商业统计（Business Statistics）

掌握用于以可衡量尺度描述业务结果的统计工具、流程与实践的知识；能够运用统计工具与流程辅助业务决策。

基本了解

• 识别并描述基本的统计度量指标。

• 概述与统计分析和报告相关的内在不确定性。

• 阐述统计度量与持续改进之间的关系。

• 列举本领域中所使用统计数据的示例及其含义。

准确性与细节关注（Accuracy and Attention to Detail）

理解准确性的必要性与价值；能够以高精度完成任务。

熟练掌握

• 准确评估错误、遗漏与疏忽所带来的影响与代价。

• 运用特定的方法与工具对输出结果进行检查与交叉核对。

• 能够以良好的准确性处理有限量的详细信息。

• 从错误中汲取经验并应用所学教训。

• 制定并使用检查清单，以确保输出的信息准确无误。

分析性思维（Analytical Thinking）

掌握促进有效分析的技术与工具的知识；能够确定组织问题的根本原因，并创造出解决这些问题的替代方案。

基本了解

• 列举可用于支持分析性思维过程的具体工具或技术。

• 描述用于业务分析的具体软件应用或产品。

• 举例说明分析性思维如何被用于解决问题。

• 帮助他人研究并进一步了解业务分析工具与应用。

机器学习（Machine Learning）

掌握机器学习的原理、技术与算法的知识；能够开发、实现并交付相关系统、产品与服务。

基本了解

• 解释机器学习的定义与目标。

• 描述机器学习的算法与逻辑。

• 区分机器学习与深度学习。

• 列举若干机器学习的实现示例。

编程语言（Programming Languages）

掌握编程的基本概念与能力的知识；能够运用工具、技术与平台来编写和修改编程语言。

基本了解

• 描述编程的基本概念与程序构建活动。

• 使用包括程序规范在内的编程文档，以维护标准。

• 描述主流编程语言的能力。

• 识别本地相关的编程工具。

查询与数据库访问工具（Query and Database Access Tools）

掌握数据管理系统的知识；能够使用、支持并访问用于搜索、提取和格式化数据以供进一步使用的工具。

基本了解

• 识别自身环境中可用的查询工具。

• 阐述组织在构建查询方面的标准、流程与实践。

• 描述查询与数据库访问工具的功能与特性。

• 识别查询语言的主要优势与不足。

需求分析（Requirements Analysis）

掌握需求分析的工具、方法与技术的知识；能够引导、分析并记录所需的业务功能性与非功能性需求，以确保系统或软件开发项目的成功。

熟练掌握

• 遵循用于确定功能性与信息性需求的政策、实践与标准。

• 确认与需求分析相关的交付成果。

• 与客户和用户沟通，以引导并收集客户需求。

• 参与详细文档与需求的编写。

• 运用特定的组织方法、工具与技术进行需求分析。

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Posting Dates:

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