数据质量分析实习（宏观/微观经济）

机构简介 IDEA研究院（Intelligent Digital Economy Academy）是一家面向人工智能和数字经济产业的创新型科研机构。研究院聚焦AI前沿技术与产业应用，汇聚了世界顶尖的科研人才。 其中AI金融中心致力于发展最前沿的 AI技术，让金融投资更精准、更迅捷、更安全。面向金融投资场景需求，我们研发最前沿的深度学习、强化学习、端到端大模型、多模态知识图谱可解释AI等技术,在更高更深更广的维度上优化金融预测我们运用前沿的 A技术挖掘跨市场、跨品种跨周期、跨领域的金融数据，“发掘传统方法无法发现的金融规律和风险信号。我们研发全流程自动化的投资风险建模平台，实现“算法生产法、模型建造模型“投研新范式。 工作地点： 深圳市福田保税区 实习期： 不少于2个月，每周至少4天（可协商） 实习性质：日常实习 一、 工作内容 您将作为经济超脑团队的重要成员，深度参与数字经济大模型的构建 经济超脑项目——融合经济金融行业知识与财经数据分析能力，实现从复杂问题拆解、数据价值挖掘到精准解读分析的全流程覆盖。聚焦经济运行分析核心场景，协助统计、发改等核心政府部门实现科学化决策与数据驱动综合治理 核心工作包括： 1.结构化数据清洗： o使用Python（Pandas/Numpy）处理宏观经济数据（GDP/工业产值/CPI）及微观数据（企业财报） o执行数据格式标准化、异常值智能修正、跨字段逻辑一致性校验 2.智能查重检测：  o开发基于关键字段（ID/时间戳/地理编码）的重复记录识别算法 o自动化生成数据去重报告，标注重复模式与影响范围 3.矛盾数据溯源： o设计冲突检测规则（如区域经济指标矛盾阈值>5%） o输出冲突数据溯源清单，定位数据采集链路问题环节 4.缺失根因分析： o构建字段完备性扫描引擎，识别关键字段缺失 o分析缺失根因（采集遗漏/逻辑漏洞），输出数据补全建议方案 1.学历与专业： 本科大三/大四或硕士在校生，数据分析相关专业 2.经验技能： •必备技能： –精通 Python（Pandas/Numpy） 数据清洗与转换。 –掌握数据结构化处理方法（格式转换、异常值修正、逻辑校验）。 –熟悉数据质量检测技术（查重、冲突识别、缺失分析）。 •加分项： –了解宏观经济指标（GDP、工业产值）或企业财务数据。 我们为您提供 【专业成长平台】 •深入接触海量宏观经济指标（GDP/CPI/工业产值）及百万级企业财报数据，构建稀缺数据处理经验。 •掌握工业级数据治理方法论（冲突溯源、缺失根因分析），提升技术深度。 【高效协作环境】 •开放使用Python高级工具链（Pandas/Numpy/Dask），配备高性能计算资源。 •扁平化管理，直接参与数据质量标准的制定与优化。 【可持续价值】 成果直接驱动业务决策（如经济预测模型、企业风险评估）。