职位简介：
该职位核心职责是构建PC服务零部件质量预测与预警模型，通过AI驱动的深度数据挖掘识别潜在质量风险因素，并开发交互式数据可视化界面展示关键指标。候选人需基于Java和大数据框架(Spark/Flink)进行数据处理，编写复杂SQL语句进行数据清洗转换，同时负责大数据平台的日常维护与性能优化。要求计算机或数据科学相关专业本科以上学历，3-6年数据分析经验，其中至少2年专注于PC零部件质量管理或类似制造产品质量数据分析，熟悉整个PC零部件供应链流程，并具备扎实的Java/Python编程能力、大数据技术栈专业知识以及基础英语沟通能力。
简历及面试建议：
在准备这份职位的简历时，你需要特别突出三个关键维度：技术栈深度、行业经验厚度和成果可视化能力。技术能力展示方面，不要简单罗列’熟悉Java/Python’这样的描述，而应该具体说明你使用Spring Boot构建过什么规模的数据处理服务，用TensorFlow解决过什么类别的质量预测问题，以及在Spark集群上处理过的最大数据量级。行业经验部分要着重强调与PC或电子制造业相关的质量数据分析经历，特别是那些你主导构建的预测模型在实际业务中降低了多少百分比的质量投诉或退货率。成果展示建议采用’技术+业务’的双重指标，比如’开发基于Flink的实时质量监测系统，使异常检出时效从24小时缩短至15分钟，年节省质量成本$2.3M’这样的表述。最后别忘了用单独模块展示你的数据可视化作品集链接，这可能是让简历脱颖而出的关键点。
面试时将面临技术深度与业务洞察的双重考核。技术环节可能会让你现场解读一段Spark SQL查询逻辑，或讨论如何优化一个存在数据倾斜的Hive作业。准备时应该温习MapReduce执行原理、Spark内存管理机制等底层知识，同时准备好2-3个你解决过的典型性能优化案例。业务分析部分预计会围绕PC零部件特有的失效模式展开，你需要提前研究硬盘/屏幕/电池等核心部件的常见质量问题，并准备一套标准化的分析框架。当被问到AI模型应用时，切忌泛谈算法理论，而要具体说明特征工程中如何处理供应链时序数据，以及怎样解决制造业常见的小样本问题。最后，面试官可能会考察你的跨部门协调能力，准备好用STAR法则描述你曾经如何说服生产部门采纳数据团队的质量改进建议。
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