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1.数据体系建设与维护
负责智能设备（如IoT设备、机器人、传感器等）产生的多源数据（运行日志、传感器数据、用户交互数据等）的采集、清洗、存储与治理。
设计并维护实时/离线数据管道，支持高并发、低延迟的数据处理需求（如设备状态监控、实时预警）。
构建数据仓库/数据湖，确保数据质量、安全性与可扩展性。
2.业务分析与洞察
分析设备使用数据（如开机率、故障率、交互频次），定位产品问题并提出优化建议。
通过用户行为数据（如语音指令、操作路径）挖掘用户需求，辅助产品功能迭代与个性化服务设计。
支持运营团队进行A/B测试、效果评估，优化设备激活率、用户留存率等关键指标。
3.算法与模型开发
开发预测性维护模型，通过传感器数据预测设备故障，降低运维成本。
构建机器人运动轨迹、环境感知数据的分析模型，提升导航精度与任务效率。
应用机器学习算法（如聚类、异常检测）优化设备能耗、自动化调度策略。
4.数据产品与工具开发
开发可视化监控看板（如设备全局状态大屏、实时热力图），支持业务决策。
构建数据服务API，为机器人控制、设备管理等功能提供数据支持。
探索数据驱动的新业务场景（如 |
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