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崗位職責(zé)? 1. ?業(yè)務(wù)建模與分析? · 基于零售業(yè)務(wù)場(chǎng)景（銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、庫(kù)存優(yōu)化、客戶(hù)行為分析、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)評(píng)估等），運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法（如回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、聚類(lèi)分析、時(shí)間序列分析等）構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)模型，提取關(guān)鍵業(yè)務(wù)洞察。 · 結(jié)合業(yè)務(wù)目標(biāo)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，通過(guò)A/B測(cè)試等方法驗(yàn)證模型效果并推動(dòng)落地。 2. ?數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與處理? · 清洗、整合多源數(shù)據(jù)（交易數(shù)據(jù)、用戶(hù)畫(huà)像、POS系統(tǒng)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等），建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分析流程。 · 開(kāi)發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)管道，利用SQL/Python/R提取特征，支持模型訓(xùn)練與業(yè)務(wù)決策。 3. ?算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化? · 根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如分類(lèi)、回歸、推薦系統(tǒng)），結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法優(yōu)化模型性能（如過(guò)擬合控制、魯棒性提升）。 · 部署模型至生產(chǎn)環(huán)境，監(jiān)控模型效果并進(jìn)行迭代改進(jìn)。 4. ?跨部門(mén)協(xié)作? · 與業(yè)務(wù)部門(mén)（如市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈）、數(shù)據(jù)工程師及產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密合作，將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可落地的業(yè)務(wù)策略。 ?任職要求? 1. ?教育背景? · 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷；優(yōu)先考慮具備碩士學(xué)歷或海外留學(xué)背景者。 2. ?技術(shù)能力? · ?編程語(yǔ)言：精通Python/R，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn、StatsModels等數(shù)據(jù)分析庫(kù)。 · ?統(tǒng)計(jì)工具：熟練掌握假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯統(tǒng)計(jì)、多元回歸、生存分析、因果推斷等統(tǒng)計(jì)方法論。 · ?數(shù)據(jù)可視化：熟練使用Tableau/Power BI、Matplotlib/Seaborn進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告輸出。 · ?機(jī)器學(xué)習(xí)：了解XGBoost、LightGBM等算法，熟悉模型評(píng)估指標(biāo)（如RMSE、AUC-ROC）。 · ?數(shù)據(jù)庫(kù)：熟練使用SQL進(jìn)行復(fù)雜查詢(xún)與數(shù)據(jù)建模。 3. ?零售業(yè)務(wù)理解? · 對(duì)零售行業(yè)有深刻理解，熟悉常見(jiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如促銷(xiāo)策略、庫(kù)存周轉(zhuǎn)、客戶(hù)生命周期管理等）。 · 具備將統(tǒng)計(jì)分析與業(yè)務(wù)痛點(diǎn)結(jié)合的能力，能快速提出可行解決方案。 4. ?其他要求? · 邏輯清晰，擅長(zhǎng)從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提出創(chuàng)新性觀點(diǎn)。 · 良好的溝通能力與抗壓能力，能夠適應(yīng)快節(jié)奏的互聯(lián)網(wǎng)零售環(huán)境。 ?加分項(xiàng)? · 有零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析/算法落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先（如電商、快消品、連鎖超市）。 · 熟悉Python/R在業(yè)務(wù)分析中的高級(jí)應(yīng)用（如自動(dòng)化報(bào)表、特征工程）。 了解零售業(yè)常用工具（如SAS、SPSS）或商業(yè)智能平臺(tái)（如Snowflake、Databricks）。