收录 2026-09-22

数据分析工程师

岗位职责 面向制造业的研/产/供/销/财等业务领域,基于数据仓库与 BI 体系,支撑运营管理、经营分析与管理决策,并探索 Data+AI能力在经营场景中的落地应用。 1. 经营分析与数据运营体系建设:面向运营管理和经营分析场景,梳理核心业务指标与分析框架,参与搭建数据运营管理机制,沉淀可复用的分析体系、指标字典及数据资产。 2. 数据仓库与大数据平台建设:参与数据仓库分层设计与主题域建模,负责 ETL 任务开发与调度配置,开展数据质量监控与治理;基于Hive、StarRocks等大数据平台,为 BI 分析和经营看板提供稳定、高效的数据支持。 3. BI 与 Data+AI 产品化落地:协同业务、产品和技术团队,将分析成果固化到经营看板与数据产品中;参与智能问数/AI数据分析等产品的场景设计、知识沉淀、试点推广与效果评估,提升经营分析效率。

所属企业
CVTE
截止时间
2027-05-31
招聘批次
2027秋招
企业性质
-
2027秋招数据清洗数据规划财务分析

招聘公告与岗位信息

  • 所属企业:CVTE

  • 招聘批次:2027秋招

  • 截止时间:2027-05-31

  • 学历要求:本科

  • 工作地点:广州

  • 发布时间:2026-09-02

招聘方向

数据分析工程师

投递提示

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说明:以上内容依据原始公告字段整理,完整信息以官方公告原文(job)为准。

截止时间:2027-05-31

招聘流程

2026-09-02
公告发布
2027-05-31
截止

截止时间:2027-05-31

进行中
网申/投递

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投递建议

原文复核

在正式投递 CVTE 前,建议回到原始招聘公告再次核对投递渠道、截止时间、城市范围和学历要求,尤其留意图片中的补充说明。

投递节奏

如果你同时在看多条校招,建议先处理与 CVTE 匹配度最高、时间要求最明确的岗位,再做海投扩展,避免在信息不完整的职位上投入过多时间。

简历取舍

准备 CVTE 相关简历时,优先保留和岗位关键词、业务方向、目标城市最相关的经历,弱相关内容可以下沉到后半部分。

常见问题 FAQ

投递CVTE校招前最应该先看什么?

建议先看 4 件事:岗位方向是否匹配、城市是否可接受、学历和毕业时间是否符合、投递截止时间是否紧张。如果这 4 项都大致匹配,再花时间优化简历和准备笔面试,投入产出会更高。