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岗位职责: 1、负责挖掘与分析各类业务数据建立用户画像,并通过算法模型提升风控和反欺诈能力,以数据动风险决策,并提升决策效率; 2、挖掘业务需求,基于对机器学习的理解,定义不同场景下的数据解决方案,并选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题,提升模型的性能和稳定性; 3、配合开发人员和大数据工程师完成模型的上线运行,并进行模型的监控、维护和调整; 4、跟踪模型或方案产生的业务影响,与各业务部门紧密合作,推动数据化决策。 任职资格: 1、**本科及以上学历,统计学、数学、经济学、金融等相关专业,并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验,金融信贷行业的工作经验更佳。 2、扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础; 3、有一定的PYTHON 和 SQL使用能力,熟悉常用数据统计、分析和建模方法; 4、较好的团队合作精神和沟通能力; 5、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情; 6、有一定英文沟通能力。
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职位职责: 1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作,通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题,为业务发展带来增量认知,与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值; 2、电商推荐指标体系建设:依据业务核心战略目标,制定完善电商推荐指标体系,规划建设业务指标数据、数据产品,完成核心业务指标异动归因,为业务与管理层提供决策支持,实现数据产品化; 3、实验工程:参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作,通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议,规范实验评估体系建设,协助业务制定实验评估指标组,制定科学的指标评估方法; 4、推荐策略分析:依据业务战略目标,与对电商业务理解,制定逻辑清晰的分析框架,撰写专业分析报告,通过分析清晰定位业务发展问题,为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向; 5、特征挖掘:通过统计学习、机器学习等建模方法,挖掘用户行为规律,内容、商品特征价值,内容、商品供给线索,协助优化推荐算法,挖掘算法驱动业务增长点,推动数据产品、技术落地; 6、方法论沉淀和创新:组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训,推动业务部门数据化运营。 职位要求: 1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验,具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先,计算机、统计学、数学专业优先,具有机器学习算法基础者加分; 2、掌握基本数据分析方法,对数据落地到业务有一定经验,有专业的分析报告撰写能力; 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验,能够基于实际的业务场景,抽象问题为具体的模型,最终提供数据驱动的产品和见解,并影响产品和业务决策的跟踪记录; 4、有使用SQL、Python等数据分析经验,有建模经验择优; 5、对数据科学有热情,具有主人翁精神,沟通表达能力优、协调推动能力强。
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职位职责: 1、负责国际支付业务的数据分析、指标体系建设、业务迭代分析及AB实验分析等工作; 2、通过基础数据建设,能够清晰、完整的刻画国际支付业务的业务现状; 3、通过专项数据分析形成数据洞察及优化迭代建议,数据驱动国际支付业务发展。 职位要求: 1、本科及以上学历,统计学、数学、计算机等相关专业; 2、熟练使用SQL/Hive/Python/Spark等语言工具进行数据分析工作; 3、扎实的统计学、数据挖掘等理论和技术基础,熟练掌握因果推断、统计与概率论等数学工具,熟悉聚类分析、关联分析、逻辑回归、决策树等数据挖掘/机器学习模型算法; 4、有较强的逻辑思维能力,对数据敏感,具备很强的数据分析和解决问题的能力,有较好的产品意识,对产品和数据有独立的思考和洞察,有较强的数据驱动的意识; 5、具备较强的学习能力,有强烈的求知欲和进取心,主动及时关注学习业界最新技术; 6、有较强的责任心和主人翁意识,具备良好的沟通表达能力,积极乐观并有良好的团队协作能力; 7、在支付、金融、信贷等领域有相关的数据工作经验及行业经验者优先。
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岗位职责: 1、负责平台商家数据分析工作,规划搭建平台电商分析体系; 2、产出数据分析系统+报表,输出可视化报告; 3、跟踪业务数据,监控数据波动和异常,通过数据分析发现业务问题和机会点,并能提出有效的解决策略; 4、关注行业动态,定期输出专业竞品&行业数据分析报告; 岗位要求: 1、本科及以上学历,数学、统计学相关专业,有至少一年电商行业经验; 2、从事数据分析工作三年及以上,熟练掌握Hive/SQL,精通Excel; 3、具有快速的业务理解及学习能力,能够发掘业务细节和数据之间的联系,逻辑思维、自我驱动、抗压能力强; 4、商业敏感性高,逻辑分析能力强,有极强的数据敏感度、数据分析和提炼归纳的能力,快速学习能力、责任心与团队合作精神。
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岗位职责: 1 协同产品、开发、BI等项目团队,完善商业化场景数据上报以及指标体系和监控能力,对数据准确性负责; 2 支持商业化日常报告的分析,监控和跟踪数据异常波动情况,并深入分析和问题定位; 3 深入理解业务,发现业务特征和潜在机会,输出有效的数据策略,从数据的角度推动商业化决策和产品方向,实验上线验证和结果迭代; 4 统筹搭建商业化相应数据工具和数据分析模型,把控数据优先级合理安排。 岗位要求: 1 统计学、数学、经济学、计算机等相关专业的本科及以上学历; 2 有3年以上数据产品经验,对数据敏感,逻辑严谨,有良好的数据分析能力; 3 熟练掌握SQL,熟悉常用数据统计和分析方法,具备底层数据的理解能力和数据建模能力; 4 熟悉用户行为分析(如付费转化漏斗、归因、收入来源拆解等),能独立完成A/B测试设计、结果解读及业务策略迭代建议; 5 具备较强的学习能力、动手能力、沟通能力、团队合作意识及综合分析能力。
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工作职责 1. 基于HR数据(招聘、绩效、人员异动等),搭建分析模型,支持人才战略决策; 2. 设计并落地数据看板(帆软BI/Power BI/Tableau),监控人力核心指标(如人均效能、离职率); 3. 通过数据挖掘与机器学习(如Python/R),构建预测模型(如员工流失预警、成本执行预警); 4. 与HRBP协作,分析业务部门人力需求,优化招聘渠道、薪酬结构等方案; 任职要求 1、2年以上HR工作经验或1年以上数据分析经验,熟悉HR六大模块; 2、熟练使用SQL、Python/R、Excel(Power Query/Pivot)进行数据处理,熟悉帆软BI或Power BI优先; 3、本科及以上学历,统计学、经济学、数学专业,能输出可视化分析报告; 4、 具备业务解读能力,能将HR问题转化为数据问题。
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工作职责 1、参与公司核心业务风险管控,如合规、两核、产品等方向算法设计与开发、部署、优化和落地,提升风险管控准确率及效率; 2、针对具体业务应用场景,提出合适的算法解决方案,并推动该方案在业务领域的实现; 3、使用数据挖掘、机器学习、大模型等技术,设计线上线下实验方案,与团队成员协作,开发部署整个系统,并完成实验、收集数据、效果追踪、迭代优化机器学习系统效果; 4、不断优化、提升已有算法和前沿新技术预研与落地应用。 任职要求 1、本科及以上学历,计算机或统计学、数学、机器学习相关专业优先,硕士优先; 2、1-3年数据挖掘、机器学习领域经验; 3、精通数理统计,掌握常用机器学习方法,例如:逻辑回归,聚类、关联分析、GBDT、Xgboost、lightGBM等算法和实践技能;了解大模型的基本原理及应用,具备大模型部署经验和模型服务化经验优先; 4、扎实的编码能力,熟练掌握Python和Hive,熟悉数据结构与机器学习算法;如掌握C++者优先; 5、有较强的人际沟通、协调能力,具备与技术人员沟通数据需求的能力; 6、对数据敏感,工作细致负责,具备良好的问题分析与解决能力,有良好的团队合作精神; 7、有在机器学习、数据挖掘等领域顶会期刊的论文发表、参加业界数据挖掘比赛获奖者优先。
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工作职责 1 完善采购管理架构及核心指标体系,对业务数据进行打标并分类,基于对业务及采购的理解,监测各项采购业务数据的变化并分析变化原因。 2 使用tableau、帆软清洗并整合数据,基于业务需求搭建BI看板,实现数字化运营及可视化。 3 搭建全集团BU的考核指标体系,每月计算各类出具部门KPI数据;定期出具各项报告如周报、月报、年报等。 4 采购业务域专项数据分析、建模等工作 5 部门交办的其他工作事项 任职要求 1、本科及以上学历,数学、计算机、统计学相关专业优先; 2、3年以上数据分析与模型开发相关工作经验,有咨询公司、互联网公司和500强企业工作经验者优先,有采购数据相关分析经验优先。 3、具备具备较强领悟力和产品思维,能将业务诉求快速转化为数据模型; 4、自驱和承压力强,积极主动,具备规划和报告撰写能力。 5、 熟练掌握SQL、tableau、帆软等数据工具;能使用数据工具进行数据提取、清洗、加工、处理和分析; 6、熟悉统计模型与可视化工具,能产出可视化报告。
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岗位说明: 1. 针对重点行业(能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业)的智能制造与数智化升级,利用设备和生产数据,灵活运用数据分析相关技术解决客户实际业务问题; 2. 基于公司的数据平台产品,开展如下工作:数据预处理、特征工程、数据分析模型的开发、测试和部署、并支持相关数据分析应用的开发和落地。 岗位要求: 1. 精通统计分析、时序数据和关系数据处理,了解常用数据挖掘/机器学习等算法,有将数据算法实际应用于设备健康、故障诊断、质量追溯、工艺优化等实际项目的经验。 2. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用(如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等),有实际项目代码开发经验。 3. 工业专业教育背景或工作经验,具有电力、电子、能源动力、半导体、化工或自动化等专业背景 4. 有良好的业务理解和团队合作能力;有项目管理或技术管理经验者优先(高级)。 5. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力;能快速搜索、阅读中英文文献者(高级)。 6. 具有工业软件开发背景者优先:例如自动化行业软件开发者(例如SCADA、MES、EAM、PLM、MPC等),或具有工业机理模型开发经验者(例如基于Matlab/Simulink、ANSYS等仿真模型),或熟悉精益生产管理、六西格玛流程和工具者。 7. 了解精益生产、六西格玛等概念,或熟悉工业流程、工业通信协议,SCADA/MES/PLM等工业软件者优先。
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工作职责 1、针对个险业务(如增员、代理人培训、销售转化等)构建数据模型,挖掘潜在业务规律,完成业务场景落地; 2、使用数据挖掘、机器学习、大模型等技术,设计线上线下实验方案,开发部署整个系统,持续迭代业务效果。 任职要求 1、本科及以上学历,计算机或统计学、数学、机器学习相关专业优先,硕士优先; 2、1-3年数据挖掘、机器学习领域经验; 3、精通数理统计,掌握常用机器学习方法,例如:逻辑回归,GBDT、Xgboost、lightGBM等模型和实践技能; 4、了解大模型的基本原理及应用,具备大模型应用经验和模型服务化经验优先; 5、扎实的编码能力,熟练掌握Python和Hive,熟悉数据结构与机器学习模型;掌握C++者优先; 6、有较强的人际沟通、协调能力,具备与业务人员沟通数据需求的能力,有良好的团队合作精神; 7、有在机器学习、数据挖掘等领域顶会期刊的论文发表、参加业界数据挖掘比赛获奖者优先。
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岗位描述: 1、应用前沿和经典算法,在部门业务数据上挖掘数据价值,提升人工效能,包括但不限于(LLM、NLP、图像识别等各方面) 2、分析各项影响业务提能增效的因素、各项业务细节,结合业务方向,给出可落地的整体的开发优化方案; 3、与产品/运营等配合,推进优化方案落地执行,带来业务的实际效率提升;岗位要求: 岗位要求: 1、本科及以上学历,理工科专业背景者优先考虑,2年以上数据分析相关工作经验; 2、较强的逻辑思维能力、数据敏感度,擅长利用数据发现问题及解决问题; 3、熟练掌握基本的机器学习挖掘模型,对数据挖掘的理解不仅限于模型的应用,能把各类算法融合应用,并有相应的项目落地经验; 4、熟悉深度学习模型框架优先,限于tensorflow/pytorch/keras之一,掌握基本的nlp、cv算法应用能力,如文本分类,聚类,图像分类等。 5、扎实的工程能力,熟悉SQL,ES等主流数仓工具的使用,善于应用python等技术进行数据清洗,掌握模型开发、量化、部署能力; 6、较好的主动性和分享精神,良好的沟通和协作能力。
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【岗位描述】 1.结合大模型能力与业务数据,深度挖掘处理互联网海量结构化及非结构化数据,应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法构建数据模型,优化算法,提升数据分析效率; 2.负责业务数据分析、采集与预处理,数据可视化对接,开发数据接口,对接数据可视化工具或其他展示系统; 3.负责数据分析任务的开发工作,包括定时批处理分析及流式实时计算。 【任职资格】 1.硕士及以上学历,计算机、软件工程、通信、自动化、信息管理等相关专业; 2.具有较强的需求分析及代码开发能力,有数据分析或大数据领域工作经验者优先; 3.熟练使用至少一种主流数据库(如Oracle、MySQL、PostgreSQL); 4.熟悉大数据生态及业界数据分析相关产品,深度了解Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink等组件,具备Hadoop/Spark代码级的调优经验; 5.了解ETL及前端可视化,有流式数据处理经验优先; 6.熟练掌握Python或Java开发语言,熟练使用Linux操作系统。
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职责: 1、负责招商商管、备货履约、商家结算等业务域以及项目专题的数据分析工作; 2、搭建业务域的分析监控体系,包括数据指标、统计口径、可视化报表看板等; 3、负责监控分析关键业务及产品指标,挖掘原因,提出优化建议方案,并验证业务及产品方案的有效性; 4、负责部门日常汇报材料撰写,呈现关键业务数据及结论/建议。 任职资格: 1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机科学或相关专业优先; 2、具备至少3年以上数据分析经验,有电商行业或供应链领域数据分析经验者优先; 3、熟悉常用的数据分析方法和工具,掌握Python、R、SAS、SPSS、Tableu等任一数据分析工具; 4、较好的报告撰写及宣讲能力,逻辑思维强,表达能力突出; 5、自驱力强,主动思考,关注细节。
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职位描述 1. 构建全面的、准确的、能反映服务业务线特征的整体指标体系,,并基于业务监控指标体系,定期产出经营分析和复盘,及时发现与定位业务问题; 2. 通过专题分析,对业务问题进行深入分析,为公司运营决策、产品方向、业务策略提供数据支持;在C端转化,用户运营,B端供给策略、BC联动上有分析经验优先; 3. 沉淀分析思路与框架, 提炼数据产品需求,与相关团队(如技术开发团队) 协作并推动数据产品的落地; 4. 与相关团队协作进行数据建模工作,推动业务部门的数据化运营; 5. 与相关团队协作(如数据运营团队)组织数据技术与产品相关的理念、技能、工具的培训; 职位要求 1. 统计、数学、信息技术、生物统计本科以上学历,5年以上相关工作经历 2. 熟练独立编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的变化和问题 3. 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验 4. 熟练运用SQL,能高效的与数据技术团队进行沟通 5. 大项目的经验,有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力,能够独立开展研究项目 6. 有用户数据模型建立和运营经验、数据化运营经验、数据类产品类规划经验,尤其是互联网相关的优先
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工作职责: 1、结合业务视角和互联网经验,对广告业务进行多维度深入分析,输出分析报告,为管理层决策和业务运营提供支持; 2、参与广告资源产品管理,从数据分析出发,结合业务实际情况,输出资源产品相关策略及优化建议; 3、设计并优化数据监控体系,搭建数据看板(Dashboard),实时跟踪广告业务情况及异常波动,及时预警风险; 4、利用专业能力为前台团队进行赋能,为广告收入持续增长提供支撑; 5、与产品、运营等团队紧密协作,通过数据分析方法驱动广告策略优化; 6、参与数据仓库建设,完善数据采集、清洗及存储流程,提升数据质量和分析效率; 岗位要求: 1、**本科及以上学历,数学、统计学、计算机等相关专业优先; 2、有3-5年商业分析、数据分析、经营分析的相关工作经验,有互联网广告行业经验者优先(如效果广告、程序化广告、DSP/SSP平台等); 3、对数字敏感,熟练使用Excel、PPT等软件,熟练掌握SQL,能独立完成复杂数据查询与处理,具备Python、R等数据分析工具能力者优先; 4、良好的沟通能力,能够有效跨部门交流和协作,较强的学习能力、适应能力和逻辑思维,能够承受一定的工作压力;
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