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崗位職責(zé)
1.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：負(fù)責(zé)多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（用戶行為、交易記錄、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、產(chǎn)品日志等）的采集、清洗、整合與標(biāo)準(zhǔn)化處理，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系（如用戶畫(huà)像、轉(zhuǎn)化漏斗、留存周期、GMV拆解等），確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性與一致性；
2.數(shù)據(jù)算法及模型：結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如用戶分層、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、需求預(yù)測(cè)等），設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)算法模型（如分類模型、回歸模型、聚類模型、時(shí)序預(yù)測(cè)模型等），通過(guò)特征工程、參數(shù)調(diào)優(yōu)等方法提升模型精度與泛化能力；
3.數(shù)據(jù)中心Bi數(shù)據(jù)看板制作：基于業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)可視化看板（如運(yùn)營(yíng)監(jiān)控大屏、用戶行為分析面板、銷(xiāo)售業(yè)績(jī)追蹤看板等），通過(guò)FineBI工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)展示與交互分析；
4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)與維護(hù)：參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)中臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)（如維度建模、分層架構(gòu)設(shè)計(jì)：ODS/DWD/DWS/ADS層），負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)模型的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化（如事實(shí)表、維度表設(shè)計(jì)），確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高效性與查詢性能；執(zhí)行數(shù)據(jù)ETL/ELT流程開(kāi)發(fā)（使用工具Kettle），完成從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、日志系統(tǒng)、第三方平臺(tái)等數(shù)據(jù)源的抽取、轉(zhuǎn)換與加載，保障數(shù)據(jù)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性；
5.完成上級(jí)交辦的其他工作
三、任職要求

1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的本科及以上學(xué)歷；
2. 3年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗(yàn)；
3. 精通SQL，熟練使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析與模型開(kāi)發(fā)。熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模理論、ETL流程開(kāi)發(fā)。掌握常用數(shù)據(jù)分析算法（如回歸分析、分類模型、聚類分析），有模型開(kāi)發(fā)與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
4. 具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神， 工作認(rèn)真負(fù)責(zé)，具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和抗壓能力