Python开发工程师

1.产品源数据处理与整合：负责接收多渠道产品源数据（含 Excel、Access 格式文件，及潜在的 API 接口数据、第三方系统导出数据等），制定标准化数据清洗流程（含冗余数据剔除、异常值修正、数据格式统一、字段映射匹配等），依据 PIM（产品信息管理系统）文件规范完成多源数据的合并与结构化处理，同步建立数据溯源机制，确保数据完整性、一致性与可追溯性。

2.数据格式转换与脚本开发：运用 Python 语言编写自动化脚本，实现清洗后的数据向数据库兼容格式（如 SQL、JSON 等）的批量转换，优化脚本执行效率以应对海量数据处理需求；同时开发脚本工具对产品数据中的错误信息（如字段匹配错误、属性值异常、逻辑冲突数据等）进行精准修正与批量核验，建立数据错误台账，分析错误成因并输出改进建议，保障数据准确性。

3.PIM 数据库数据上传与管理：对接数据审核流程，协同质检、产品等部门制定数据审核标准，待数据库格式文件通过合规性审核后，按既定安全流程完成数据向 PIM 数据库的上传与校验；负责 PIM 数据库日常数据维护，包括数据更新迭代、历史数据归档、数据备份与恢复等操作，定期开展数据库数据完整性与准确性巡检，确保 PIM 系统中产品数据的时效性与安全性。

4.数据质量监控与优化：建立产品数据质量监控指标体系（如数据准确率、完整率、及时率、一致性率等），定期输出数据质量分析报告，识别数据管理过程中的风险点（如源数据质量波动、脚本执行故障等），提出针对性优化方案并推动落地；针对业务部门反馈的产品数据问题，快速响应并排查原因，制定解决方案，形成问题处理闭环。

5.跨部门协作与数据支持：作为数据管理枢纽，协同产品、研发、市场、销售等部门明确数据需求，提供标准化数据输出（如产品属性表、数据统计报告等）；参与跨部门项目的数据规划与落地，确保项目数据流转合规、高效；定期向相关部门开展数据使用规范培训，提升团队整体数据应用能力。

6.文档管理与系统支持：负责梳理并维护产品数据管理相关文档，包括数据字典、数据清洗规则手册、脚本开发文档、PIM 系统操作指南等，确保文档的时效性与可读性；协助技术团队开展 PIM 系统功能优化与升级测试，反馈数据管理场景下的系统使用问题，提出功能迭代建议，提升系统数据处理效率。

二、任职资格要求

学历与专业背景：大专及以上学历，计算机科学与技术、数据信息工程、信息管理与信息系统等相关专业毕业。

技术能力要求：

1.具备 1-2 年编码实践经验，精通 Python 编程语言，能够独立完成数据处理类脚本的开发、调试与优化；

2.熟悉数据库基本架构原理（如关系型数据库设计逻辑、数据存储机制等），掌握数据库数据的提取、清洗、转换、加载（ETL）流程，能熟练处理数据库日常数据运维需求；

3.熟练掌握 Microsoft Excel 高级应用技能，包括但不限于 VLOOKUP 函数数据匹配、数据透视表分析、条件格式规则设置、数据有效性校验等，可高效处理海量表格数据。

沟通与工具应用能力：

1.具备良好的英文书面沟通能力，可顺畅使用 Slack 即时沟通平台开展跨团队协作；

2.熟练运用 Trello、Jira 等项目流程管理工具，能够跟踪任务进度、同步项目节点信息，保障工作流程高效推进。

职业素养与协作能力：

1.拥有优秀的团队协作精神，能够适应跨时区团队协作模式，确保不同区域团队间信息同步与工作衔接；

2.具备较强的环境适应能力与抗压性，乐于在快速发展的小型团队中开展工作，可灵活应对企业快速发展过程中的业务需求变化与工作内容调整。

优先条件：具备生物行业产品数据管理、生物信息数据处理相关工作经验者，或有 PIM 系统实际操作经验者，同等条件下优先录用。