岗位职责：1. 围术期医疗数据理解与梳理 *深入熟悉手术麻醉、ICU 监护、电子病历等系统的表结构，梳理围术期核心业务实体（如患者、手术、监护指标）的数据字段含义、关联关系及业务规则。 *基于围术期多源数据（数据库表、数据导出文件等），使用 SQL 完成数据整合、清洗、加工，开发面向临床分析的标准化数据集，参与围术期数据仓库的基础建设工作。 *协助建立和维护围术期医疗数据字典，将技术字段名称翻译为易懂的临床业务术语，注明指标单位、正常范围、数据来源等关键信息，确保团队对数据理解的一致性。 *协助开展围术期数据质量探查与校验，针对医疗数据特殊要求（如关键数据非空、时间逻辑合理、体征数据合规）识别问题数据，并跟进问题整改。 2. 围术期数据分析与可视化开发 *围绕 “手术室效率”“ICU 医疗质量”“围术期患者流转” 等核心主题，协助拆解和梳理关键数据指标。 *使用公司现有可视化工具（如 Superset、FineBI 等），协助开发围术期业务监控看板与统计分析报表（如手术室使用状态、ICU 患者体征变化趋势）。 *基于标准化围术期数据集，协助完成基础专题分析，并输出简要分析报告，支撑临床业务决策。 3. 知识沉淀与方法总结 *系统记录围术期数据整合逻辑、清洗规则、数据集结构、数仓建设基础规范及使用方式，形成可复用、易维护的数据开发文档。 *定期总结实习期间掌握的围术期医疗业务知识、数据分析方法、工具使用技巧及数仓建设相关经验。 任职资格： 1. 本科及以上在校生，统计学、计算机科学、信息管理、生物医学工程、公共卫生、数学等相关专业。 2.能保证每周实习 3天以上，实习期不少于 3 个月。 3. SQL 基础扎实： 能熟练编写复杂多表关联查询、聚合计算，具备使用窗口函数等进阶语法处理数据的能力，可独立完成多源数据整合与加工。 4.能熟练使用 Excel 进行数据整理、核对、分析（如数据透视表、Vlookup 等函数）；至少熟悉一种主流数据分析 / 可视化工具（如 Python/Pandas、R、Superset、Tableau、Power BI 等），并有实际使用经验。 5.对医疗领域（尤其是围术期、手术室 / ICU 场景）感兴趣，具备快速学习医疗业务知识的能力，能将临床业务问题转化为清晰的数据分析思路。 实习收获： 1.稀缺医疗数据经验： 获得处理手术室、ICU 等医院核心场景下真实围术期医疗数据的宝贵经验，了解医疗数仓建设的底层逻辑。 2.实战技能提升： 在实践中巩固数据梳理、整合、清洗能力，掌握企业级数据可视化、数据集 / 数仓建设及分析报告输出的全流程技能。 基础信息：工作地点：北京；学历要求：本科；经验要求：经验不限；岗位类型：实习；实习月数：3；每周到岗天数：3；提供实习证明：是；可转正：是 岗位标签：数据清洗；数据治理；数据运维；MySQL；Python；实习生；数仓工程师；医疗大数据；研发