岗位职责： 工作内容： 1.负责数据或大数据类项目的设计、需求分析、开发、测试和维护工作； 2.负责数据或大数据类项目的后续优化和升级需求的相关开发测试工作； 3.负责基于大数据平台使用流处理工具进行ETL的相关开发； 4.负责数据中台相关主题域和数据服务的开发和测试工作； 5.配合数据模型分析工作，完成模型分析输入信息的探查、采集、准备等开发工作； 6.协助项目经理跟踪数据类项目的实施进度，需求管理，协调解决项目问题，根据系统后续使用情况，规划优化方案等；    技能要求： 1.计算机相关专业本科及以上学历 ;  2.3年以上寿险数据或大数据类项目工作经验，有数据类项目需求分析经验，熟练掌握SQL,了解寿险业务和指标体系，； 3.熟悉数据中台架构或熟悉数仓分层分主题体系架构;  4.熟悉主流数据库系统：oracle、mysql和nosql数据库,有相关ETL开发经验； 5.熟悉分布式、缓存、消息队列、负载均衡等机制及实现，具备大规模高并发访问的应用系统开发经验者优先； 6.有相关大数据知识，了解大数据平台的基本架构和组件优先； 7.有完整的交付类项目经验，有数据中台用户中台项目经验优先; 8.具备较强的自学能力，团队精神及抗压能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，较强的沟通表达能力与协作推进能力。

职位职责： 1、通过业务了解，构建完善的平台治理指标体系和数据监控体系，有效披露业务进展与风险； 2、从市场环境，行业，商家，作者等治理问题出发，合理量化治理标准，分析洞察问题现状和影响，提出有价值的业务机会，辅助业务决策； 3、独立承担复杂分析任务，擅于运用各类数据分析技术，实施深度数据诊断，并能沉淀关键分析思路，推动产品化进程； 4、积极进行跨部门沟通与协作，主动推动业务发展和改善； 5、组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营； 6、负责电商业务相关页面埋点的规划设计和推动上线，建立A/B测试迭代体系。 职位要求： 1、5年以上数据分析工作经验，具备电商或平台治理经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先； 2、具备构建数据指标体系知识框架，曾有过构建指标体系经验；掌握基本数据分析方法，熟悉A/B实验与因果推断，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、熟练使用Excel、精通SQL、Hive，至少可以熟练使用一种数据可视化分析工具，擅长R和Python者优先； 4、沟通表达能力优、抗压能力强、协调推动能力强。

岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动归因、因果推断等 2、熟悉推荐/搜索业务链路，能够构建链路中的数据体系 3. 参与推荐/搜索的策略分析，探索增长点赋能业务增长 3、了解埋点，业务日常数据需求支持，数据提取、报表配置等 岗位要求： 1、3-5年，本科及以上学历，有数学、统计相关专业或数据分析经验优先； 2、熟悉常见的数据分析方法，SQL能力较强； 3、熟悉tableau配置； 4、较强的学习能力、沟通表达能力、理解能力及洞察能力； 5、熟悉AB tesing基本原理和方

职位职责： 1、负责国际化音乐业务的数据分析工作； 2、分析各项影响产品提升与增长的因素、各项业务细节，结合业务方向，给出可落地的整体的产品优化方案； 3、与产品/运营/研发等配合，推进优化方案落地执行，带来业务的实际提升增长； 4、负责业务上各类A/B实验设计与分析，产品优化效果评估，市场活动分析评估，核心指标异动分析，客户端版本效果评估等工作； 5、负责业务上特化模型的建设工作 职位要求： 1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机相关专业加分； 2、至少3年全职数据分析任职经验，掌握基本的统计学原理，擅长量化分析； 3、有极强的学习能力和好奇心，对互联网行业充满兴趣，希望长期在互联网行业发展； 4、能快速理解业务，并发掘业务细节和数据之间的联系

岗位职责： 1. 针对海量数据开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈评分、信用评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型； 2. 跟进实施以量化分析为基础的咨询项目，项目业务围绕信贷、财富等金融业务领域，实施内容包括不局限于流程设计、业务框架设计、特征设计、模型开发、策略制定、实施部署等； 3. 熟悉公司所提供的解决方案，配合商务对机构进行方案介绍与答疑；通过量化分析工具为合作机构提供决策分析报告，配合商务有效推动机构合作与落地应用； 4. 对海量内部底层数据进行清洗和深度挖掘，探索有效稳定的维度/变量/模型/标签以形成标准化的产品； 岗位要求： 1. 本科及以上学历，211/985院校毕业优先，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2. 3年及以上互联网/信贷/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关工作经验； 3. 熟练运用Python/R进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 4. 了解LR/RF/XGB/LGBM等机器学习算法的原理及其应用； 5. 对金融产品/客户全生命周期运营/风险管理有深刻理解者优先； 6. 表达清晰，逻辑严谨，对数据敏感，敢于创新，善于发现、探索并解决问题； 7. 具备较强独立思考能力、学习能力、自我驱动力、责任心及抗压能力；

数据分析师-用户增长 岗位职责： 1、负责会员后台的产品需求规划，包括商品、订单、营销、用户画像等模块，围绕业务运营需求进行方案设计，有效洞察问题，提升工作流程效率，确保后台系统的可扩展性及易用性； 2、结合业务目标、当前现状及业务需求不断挖掘系统优化点，输出中长期规划及短期解决方案，保障业务快速发展； 任职资格： 1、本科及以上学历，有5年以上后台产品经验，有电商后台、营销后台、CMS相关产品经验优先； 2、逻辑清晰，善于抽象简化问题，系统性思考解决方案； 3、良好的沟通协作能力，目标导向，能够自驱推动问题解决和项目落地。

工作职责： 1，AI模型应用与开发（40%） 参与部门的模型策略类开发项目，专注于AI模型的开发与优化，确保模型在实际业务场景中的高效应用。 2，AI驱动的数据分析（50%） 参与部门的AI服务架构（SOA）设计与优化，协助完成自动化数据处理流程（automatic pipeline），提升数据处理效率和模型性能。 3，团队协作与沟通（10%） 与商务、运营、研发等团队紧密合作，确保AI模型开发与业务需求紧密结合，推动项目顺利实施。 任职资格： 1，硕士及以上学历，2年以上AI模型开发与应用项目经验，应用数学、物理、统计、计算机与算法相关专业。 2，具备丰富的AI模型开发经验，熟悉LLM（大型语言模型）、深度学习、数据挖掘等技术在实际项目中的应用，了解NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）的基础概念。 3，精通Python编程，能够高效搭建AI模型框架，实现复杂深度学习模型的开发与部署。 4，具备良好的英语交流与阅读能力，能够无障碍阅读和理解英文技术文档。 5，加分项： -有保险风控建模领域经验，熟悉风控大数据挖掘与分析者优先。 -在Kaggle等建模大赛中获奖者优先。

工作职责: 1、基于业务发展和风险要求，能够独立挖掘关键变量，优化贷中的额度策略； 2、基于业务逻辑，能够独立构建评分卡，辅助和优化相关风控策略； 3、独立评估策略和模型效果，出具相关分析报告； 4、能够独立部署相关监控及密切关注风险和业务各项指标，及时发现异常； 5、支持数据提取和分析需求； 6、与多部门沟通合作，提高业务整体发展效率； 7、能在规定时间内完成相关分析及策略优化。 任职要求: 1、**本科及以上学历，统计、计量、数学、计算机等相关专业； 2、具有风控相关工作经验，如风控策略、模型； 3、熟悉相关机器学习算法，包括不限于逻辑回归，决策数，gbdt、xgboost等； 4、能够熟练使用SQL、Python或R、SAS； 5、对数据敏感，有风险意识； 6、有较强的逻辑分析和沟通能力，及团队合作意识。

工作职责: 1.结合业务，梳理业务逻辑、疏通底层表结构及数据流转关系，搭建中间表； 2.建立全面业务风险监控体系，开发并维护自动化报表，跟踪核心指标变化，监控数据异常并通过数据分析定位问题，提出解决方案。 3.定期展开专题分析，包括但不限于客户画像、额度分析、营销流程和效果分析等，输出分析报告，提出合理的方案建议，辅助决策。 4.外部服务效果评测及对外数据支持（如机构尽职调查数据支持、监管报送等）。 任职资格: 1.统计、金融数学类及其他理工科背景专业，本科及以上学历，研究生优先； 2.3年及以上数据分析经验，熟悉SQL/python/SAS，熟悉tableau等数据可视化工具，有信贷风险数据分析经验者优先。 3.思维敏捷，自驱力强。

职责描述：1.建设基于电销场景的业务全链路实时监控看板、可视化数据驾驶舱以及自动预警机制（1）BI数据信息清洗，及时准确提供各类销售报表，并对于输出信息不断优化（2）管理基础信息及共享平台的日常运维，发现异常及时反馈并沟通解决；进行月、季、年的分析总结，并反馈给内部各协助部门（3）跟进业务现状定期制定相应应对计划（4）销售大数据分析，从数据背后发掘业务待优化和提升点2、数据运维监控（1）根据具体业务需要，针对业务运营数据进行分析和深度挖掘，提供有价值的专项分析报告（2）针对业务的属性和模式，有效监控关键指标，及时发现数据问题3、数据运维优化，对店铺运营提出创新的分析观点（1）根据业务部门数据分析、统计工作，搭建电商数据分析指标体系及报表体系，及时优化（2）理解业务方向和战略，建立分析模型，为业务运营提供决策支持4、完成上级安排的需求工作任职要求：1. *****本科及以上学历，数学、统计、计算机、金融等相关专业；211或985优先2. 有2年以上数据分析或BI工作经验，信用卡行业经验优先；3. 至少精通SQL/power bi/Python/SAS其中之一，并能运用上述工具独立完成数据分析工作；4. 精通常用的数据分析方法，能快速的构建问题框架和分析框架；5. 良好的沟通能力和团队协助能力；

岗位职责： 1、基于业务理解和发展需求，不断完善各项经营和运营指标体系； 2、负责对数据进行处理、分析、建模和预测，理解数据背后的业务本质，深度挖掘分析不同业务场景下的数据洞察，为业务决策提供数据支撑； 3、负责业务各项经营和运营指标的数据监控和量化分析，挖掘经营和运营上的变化趋势、指标的驱动因素变化等； 4、基于对业务的深刻理解，形成数据表现跟踪的PDCA闭环，分析、评估、执行和展示统计分析的结果。 岗位基本要求： 1、数学、统计学、经济学、计算机等专业者优先，本科及以上学历，3年以上数据分析相关工作经验；有生鲜零售、电商行业相关工作经验者优先； 2、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力，逻辑清晰，沟通表达和协调能力强； 3、能够承受工作中的挑战；踏实勤奋，有较强的工作投入度和自我驱动力，富有团队合作精神； 4、精通办公软件，熟练运用SQL。

工作职责： 1、负责信息流/厂商等渠道的投放策略输出工作，并基于对广告效果数据监控和分析优化，不断完善投放策略，提升效率，降低成本； 2、能根据公司不同阶段独立提供投放策略建议及落地方案，并全程跟踪监控； 3、对投放平台的政策及流量玩法，对新玩法功能敏感，并能快速付诸实践，并产出最终的测试反馈； 4、对信息流RTA、归因等功能均有深入了解，知道如何精准提供策略支持； 5、擅长沟通，能协调各部门合作，和产品、技术、商分均能统筹协作。 任职要求： 1、*****本科及以上学历，统计、数学、计算机等相关专业，3-5年投放策略相关工作经验； 2、对广告渠道的流量分配原理和投放策略有清晰认知； 3、具备良好的数据分析能力，熟练使用SQL、Python等分析语言，熟练使用tableau等常用分析工具； 4、具备良好的沟通能力及抗压能力。

工作职责 1. 基于业务需求，定义员工核心属性和画像标签，通过各类数据实现画像标签的落地和应用闭环。 2. 定义画像标签含义及计算逻辑，探索集团内外结构化与非结构化数据，进行落地可行性评估，数据包括但不限于系统数据、埋点日志、文本、外域数据等。 3. 定义画像标签准确度评估方式，包括但不限于通过应用效果评估、一线反馈闭环等方式，持续验证和提升画像标签的准确度。 4. 持续挖掘业务应用场景，协同下游产品、业务，使员工画像数据标签能够得到全面应用。 任职要求 1. 有3年以上在用户画像、员工画像、用户增长营销/运营方向相关工作经验，有过画像分析项目落地经验者优先。 2. 计算机、数学、统计等相关专业本科及以上学历，具备统计/机器学习/深度学习领域的知识和能力基础，有数据科学、大模型相关工作经验者尤佳。 3. 熟悉SQL操作，可以使用python、sql、hive等数据处理工具进行数据分析处理。 4. 具备业务视野和数据敏感度，能够快速熟悉业务领域、敏锐地捕捉业务核心和数据价值。 5. 有良好的信息提炼与整合能力，能熟练制作美观、专业、可读的汇报材料。 6. 具备优秀的沟通和统筹协调能力，对工作有高度的自驱力、责任心、执行力，有强烈的好奇心，乐于接受挑战。

岗位职责： 1.负责用户行为数据、业务数据、投放数据统计分析工作； 2.为业务方提供产品迭代、运营策略的数据支持，对产品/策略上线后进行影响及收益评估，协助业务监控产品相关指标，分析波动原因； 3.对用户增长指标进行监控与问题定位、提出改进方向、给出数据结论； 4.具备数据分析和数据建模能力，结合用户行为数据，深入挖掘用户行为特征，不断优化和完善整个数据体系。 任职要求： 1.本科及以上学历，3年以上游戏行业数据分析的工作经验，统计/数学/计算机相关专业学历背景优先，优秀者可适当放宽； 2.具备数据的处理能力，熟练使用数据分析工具； 3.具备高度责任心、良好的人际沟通技巧，有较强的学习意识及进取心，工作踏实，可承受一定工作压力； 4.有良好的职业素质、合作意识和团队精神，具有独立分析和解决问题的能力； 5、有游戏行业经验，做过数仓、常规数据分析工作的亦可，在业务项目组内做过数分的优先。

岗位职责： 1. 负责长音频业务数据指标体系建设和维护、核心指标的梳理和监控，数据看板的开发和维护工作； 2. 快速响应数据需求，通过现有的数据产品和提数平台获取数据并输出分析报告； 3. 通过数据专题分析，对业务问题进行深入研究，有效指导运营决策、产品方向。 岗位要求： 1. 三年或以上互联网数据运营或数据分析从业经历，统计、数学、计算机专业等本科以上学历； 2. 具有扎实的统计学、数据分析、数据挖掘基础。熟练掌握HIVE、SQL等相关数据提取工具技能，可熟练通过SQL独立完成相应数据分析需求，熟练掌握至少一种数据分析工具（SPSS、Python、R等），有一定的编程功底； 3. 有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力，能够独立开展项目。