1、通过历史数据验证可量化的质量指标体系（如缺陷密度、问题关闭率）的合理性； 2、质量问题全生命周期数据管理：建立软件质量问题数据库；通过数据挖掘识别再发问题模式，提供再发防止判定的量化依据（如同类问题复发率阈值）； 3、运用统计分析方法（如帕累托分析、风险矩阵）识别必解及高风险问题群集；为疑难问题仲裁提供数据模型（如根因关联度分析），辅助决策优先级排序； 4、分析软件质量问题与整车基线版本的匹配关系，量化问题整改对过阀目标的影响（如遗留问题占比），基于数据模拟提拉整改计划，确保基线发布符合质量阈值； 5、开发软件质量问题统计及监控面板，整合多源数据（测试缺陷、市场反馈等）；通过实时监测关键指标（如问题收敛趋势）预警目标偏离，生成质量达成度报告； 6、挖掘软件质量问题的群集特征（如模块集中度、失效模式分布），结合度量结果（如测试覆盖率）评估测试有效性； 7、对市场软件质量问题进行根因数据建模（如相关性分析、回归分析）；组织测试端复盘时提供数据证据链（如测试漏测率）。

1、硕士及以上学历，统计学、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、数据计算及应用、信息管理与信息系统等相关专业相关专业毕业； 2、具备汽车行业实习经验者优先； 3、掌握数据挖掘、机器学习，数据可视化等理论知识； 4、具备Python/R语言，SQL/EXCEL等处理数据的方法及工具应用能力； 5、具备清晰与逻辑性的表达能力、团队协作能力、批判性思维、问题解决能力、抗压能力与快速学习能力。