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崗位職責(zé)：
1、深入分析用戶行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等，建立核心指標(biāo)體系；
2、通過專項(xiàng)數(shù)據(jù)分析（如漏斗分析、路徑分析、歸因分析、A/B測試等），挖掘產(chǎn)品改進(jìn)機(jī)會(huì)點(diǎn)，定位問題根源，并提出數(shù)據(jù)化解決方案；
3、對產(chǎn)品新功能、新策略進(jìn)行效果評估，衡量其對核心指標(biāo)的影響，并給出迭代建議；
4、負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)分析結(jié)論轉(zhuǎn)化為清晰的產(chǎn)品需求、功能定義和PRD文檔；
5、設(shè)計(jì)與開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，如內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺(tái)、Dashboard、自動(dòng)化報(bào)表系統(tǒng)、用戶分群系統(tǒng)等，提升團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營效率；
6、協(xié)同算法工程師，參與推薦系統(tǒng)、搜索排序、風(fēng)控模型等數(shù)據(jù)模型的需求定義、效果評估和落地應(yīng)用；
7、獨(dú)立設(shè)計(jì)并實(shí)施A/B測試、多變量測試等，為產(chǎn)品決策提供可靠的實(shí)驗(yàn)證據(jù)；
8、負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的維護(hù)和優(yōu)化，確保實(shí)驗(yàn)的科學(xué)性和結(jié)果的準(zhǔn)確性；
9、分析和解讀實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并向團(tuán)隊(duì)清晰傳達(dá)實(shí)驗(yàn)結(jié)果；
10、與業(yè)務(wù)部門、產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)團(tuán)隊(duì)和算法團(tuán)隊(duì)緊密合作，確保數(shù)據(jù)需求被正確理解和技術(shù)實(shí)現(xiàn)；
11、參與數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)討論，確保數(shù)據(jù)模型能夠支持高效、靈活的數(shù)據(jù)分析需求；
12、協(xié)助梳理數(shù)據(jù)埋點(diǎn)規(guī)范，確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和完整性。
任職要求：
1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)或其他相關(guān)定量領(lǐng)域?qū)I(yè)；
2、精通 SQL，能夠高效進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢和處理。熟練使用至少一種數(shù)據(jù)分析語言，如 Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）或 R；
3、熟練使用至少一種數(shù)據(jù)可視化工具，如 Tableau, Power BI, Metabase, QuickSight 等，能獨(dú)立搭建數(shù)據(jù)看板；
4、扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、概率分布等概念，并能應(yīng)用于A/B測試和數(shù)據(jù)分析中；
5、對數(shù)據(jù)敏感，具備強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)洞察力和邏輯思維能力，能快速理解業(yè)務(wù)邏輯和用戶需求；
6、有大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（Hive, Spark, Presto）使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
7、有機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用模型及其應(yīng)用場景者優(yōu)先。