数据建模Matlab半导体/芯片医疗设备/器械/耗材新能源/燃油车零部件 1、建立并维护过程统计控制（SPC）体系，监控关键工序的Cpk/Ppk等过程能力指标，识别异常趋势并预警。
2、设计和维护抽样检验方案（如AQL类抽样计划），支撑来料、过程、成品各环节的检验决策。
3、对不良品、客户投诉、异常批次等数据做统计分析（帕累托分析、趋势分析、相关性分析等），定位根本原因，支撑CAPA闭环。
4、支持试验设计（DOE）与关键工艺/参数的统计验证，协助研发和工艺团队进行产品/工艺的统计学论证（如精密度、准确度、稳定性等验证设计）。
5、建立质量数据看板和定期分析报告机制，把统计结论转化为管理层和各部门能理解的结论与建议。
6、为内审、外部审核、注册相关工作提供统计方法和数据证据支持。
7、面向品质、工艺等岗位人员开展统计工具的内部培训，提升团队整体数据分析能力。任职要求：
1、统计学、工业工程、应用数学、生物统计、质量工程等相关专业，本科及以上，硕士优先；
2、3年以上制造业质量数据统计分析相关工作经验；
3、有医疗器械/IVD、汽车零部件、半导体等强监管或高精密制造行业经验优先，但不作为硬性门槛；
4、熟练掌握SPC、MSA、Cpk/Ppk、抽样方案设计（如AQL）、DOE等统计质量工具，能独立完成分析设计与结论输出；
5、熟练使用Minitab、JMP等专业统计软件，具备一定Excel高阶应用能力；会Python/R做数据处理和分析者优先；
6、具备一定的方法学统计验证经验（如精密度、准确度、稳定性等研究的统计设计）者优先；具备根本原因分析能力（8D、5Why等），能从数据异常反推到工艺/材料/检测方法层面的问题。