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崗位職責 (Key Responsibilities): 1. 模型效果閉環分析與評估： a. 持續跟蹤模型輸出的高危用戶名單在實際業務場景中的應用效果，建立并維護模型應 用效果的監控看板和評估體系。 b. 通過A/B測試、用戶群組對比等科學方法，量化評估模型在客戶挽留成功率、營銷活 動響應率、ROI等方面的實際業務價值。 c. 撰寫模型運營分析報告，向業務團隊和管理層清晰地闡述模型表現，并基于數據提出 模型迭代或應用策略的優化建議。 2. 3. 流失歸因深度分析與策略輸出： a. 結合模型預測結果與CRM、用戶行為、網絡質量、競對動態等多維數據，開展流失原 因的深度專題分析，洞察不同用戶群體的核心流失驅動因素。 b. 構建流失用戶畫像，識別關鍵的流失預警信號和“異動事件”，為模型引入實時動態調 整機制提供數據支持。 c. 輸出高質量的《客戶流失歸因分析報告》，不僅要解釋“為什么流失”，更要提出具體、 可落地、數據驅動的應對策略建議（如產品優化、服務流程改進、精準營銷方案等）。 中間層特征挖掘與提煉： a. 深度理解電信業務邏輯，對現有的海量原始數據進行系統性的加工、聚合與提煉，構 建能夠提升模型預測能力的中間層特征。 b. 負責新特征的定義、計算、驗證和維護，構建并豐富項目的核心特征庫（Feature Store）。例如：客戶消費飽和度、社交網絡影響力、家庭業務綁定強度、終端使用偏好 等復合指標。 c. 與算法工程師緊密協作，將驗證有效的中間層特征應用到模型的迭代優化中，持續提 升模型精準率與召回率。 任職要求 (Qualifications): ? 學歷與經驗： 計算機、統計學、數學、信息管理等相關專業本科及以上學歷；2-5年數據 分析或數據運營相關工作經驗。 ? 核心技術能力：精通SQL，尤其擅長Hive QL，能夠獨立完成復雜業務場景下的數據提 取、清洗、整合與分析工作；有大數據量下的SQL性能優化經驗者優先。 ? 核心軟實力：優秀的數據敏感度和深刻的業務洞察力，能夠從紛繁復雜的數據中發現規 律、定位問題，并形成自己獨到的見解和判斷。 ? 具備嚴謹的邏輯思維能力和結構化分析能力，能夠將模糊的業務問題拆解為可分析的 數據問題。 ? 出色的溝通表達和報告撰寫能力，能用通俗易懂的語言將數據結論和專業建議清晰地 呈現給業務方。 ? 態度與精神：具備強烈的好奇心和主動性，不滿足于“取數”，樂于鉆研數據背后的業務邏 輯和潛在機會。 ? 有責任心，工作細致，能保證數據和結論的準確性。 加分項 (Bonus Points): ? 熟練使用Python（Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn）進行數據處理、統計分析和可視 化。 ? 有電信行業、互聯網用戶增長或大型零售行業的數據分析經驗，深刻理解客戶生命周期運 營。 ? 了解機器學習基本原理，有與算法團隊協作進行模型特征工程或效果評估的經驗。 ? 有使用Tableau, Power BI, Superset等 BI工具進行可視化報表開發的經驗。