崗位職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)體系構(gòu)建
參與設(shè)計(jì)并優(yōu)化公司數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu),整合多源數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)系統(tǒng)、第三方平臺(tái)等),建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、特征工程等預(yù)處理工作,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性。
2. 數(shù)據(jù)分析與建模
運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如回歸分析、聚類分析、決策樹等)構(gòu)建預(yù)測模型,解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)(如用戶增長、風(fēng)險(xiǎn)評估、產(chǎn)品優(yōu)化)。定期輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告,通過可視化工具(Tableau、Power BI)向管理層匯報(bào)核心洞察。
3. 業(yè)務(wù)支持與協(xié)作
與業(yè)務(wù)部門緊密合作,理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)解決方案。例如,為營銷團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)A/B測試方案,為運(yùn)營部門提供用戶行為分析報(bào)告。協(xié)同技術(shù)團(tuán)隊(duì)推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地(如智能推薦系統(tǒng)、實(shí)時(shí)監(jiān)控看板)。
4. 技術(shù)創(chuàng)新與工具應(yīng)用
跟蹤行業(yè)前沿技術(shù)(如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理),探索其在公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景。熟練使用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理平臺(tái),以及Python/R等編程語言進(jìn)行高效數(shù)據(jù)處理。
二:任職要求
有工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先