岗位职责： 1.用户运营数据分析支撑，通过用户特征、行为数据、产品转化数据等对业务进行挖掘和分析，挖掘数据并进行数据的统计建模分析； 2.通过数据分析找出潜在趋势、特点、异常等，对精细化运营提供支持； 3.结合业务特点，探索并建立分析主题，对数据进行深度分析和挖掘，输出可读性强的分析报告；针对不同产品出具分析报告，支持各产品的数据分析，并提出优化策略； 4.针对产品、数据模型建立直观的评价指标体系，根据指标体系，指导运营和业务； 5.将数据分析成果应用于实践，并持续进行跟踪与优化； 6.制定数据分析的工作流程和规范，协助建立分析平台； 7.根据业务要求，结合实际工作需要，协助挖掘新的数据沉淀机会，并据此产生创新应用价值。 任职要求： 1.**211、985本科及以上学历，计算机或数理统计相关专业毕业； 2.两年及以上数据分析经验。 3.熟练掌握SQL，了解Python、R等，加分项：有算法实际应用并取得成果； 4.具有互联网金融、互联网保险、电商、社交、游戏等平台类运营、用户运营经验或产品运营经验，有互联网金融、互联网保险经验尤佳； 5.具有较为成熟的业务思维能力和业务分析方法论，有较为丰富的数据推动业务的实践经验； 6.使用过Tableau等数据可视化工具。 7.熟悉HIVE数据库，能熟练使用基础Shell命令； 8.具有良好的学习能力、时间管理意识、沟通能力

岗位职责： 1、根据业务发展需求，通过提取数据，并对数据进行统计分析、可视化等工作； 2、监测业务的日常数据，关注数据趋势，并能够分析和解读数据异常； 3、基于对业务深刻理解的基础上，产出可以落地的数据模型，能通过数据建模分析出业务存在问题，提出可行性建议； 4、监控业务指标，定期输出相应周报、月报等，对业务进展给出解读； 5、针对不同运营业务的需求，输出数据报告。 能力要求： 1、数据分析经验3年以上； 2、熟悉运用SQL、EXCEL、Python等工具进行数据处理和分析，掌握数据统计分析常用的方法和模型； 3、对数据敏感，擅长分析、总结，能够将数据分析与业务相结合； 4、逻辑思维清晰，积极主动，善于思考，有创新精神； 5、数学、统计学、计算机等相关专业优先。

工作内容： 负责公司销售业务的数据分析，通过挖掘和解读数据，发现业务中存在的问题和商业机会，从而为公司的销售业务提供数据支持和决策依据。 主要职责： - 负责公司销售业务的数据收集、清洗、整理和分析，得出相关的数据报告和洞见； - 根据业务需求，制定相应的数据分析方案，包括数据源的选取、数据预处理、数据分析方法和指标定义等； - 使用数据分析工具和统计学方法，从海量数据中挖掘有价值的信息，发现业务中存在的问题和商业机会； - 撰写数据分析报告，通过可视化的方式呈现分析结果，为公司的销售业务提供决策支持； - 与公司销售团队保持密切沟通，了解业务现状，提出并执行相应的数据分析结果和建议； - 定期更新和优化数据分析方法和模型，保持数据分析和报告的准确性和及时性。 职位要求： - 熟悉数据分析工具，如Tableau、Power BI等； - 熟练掌握 SQL 和 R 等数据分析编程语言，有在大数据平台工作的经验； - 具备数据挖掘和统计分析的基本能力，了解机器学习、数据可视化等前沿技术； - 良好的沟通能力和团队合作精神，善于与他人合作，有成功项目经历优先； - 对销售业务有深入的了解，熟悉公司销售产品、服务和技术等。

职位描述 1. 搭建适合综合金融业务运营的策略体系，输出专项分析报告：基于不同业务场景，设定指标体系，对业务进行监控，并输出定期管理层追踪报告。 2. 与各业务团队沟通协调用研需求并进行支持，定义业务专题核心数据指标，定义适配业务口径，搭建数据看板，形成体系化的数据支持对部门业务推进提供新的视角与洞察，引导业务思路调整。 3. 基于业务波动输出专题分析报告及可落地的提升策略，牵头协同各部门推进策略落地 任职要求： 1.计算机、统计、数学、信息技术等专业本科及以上学历，有6年以上互联网、金融或保险相关数据分析工作经历，具备数据分析团队管理经验优先； 2.具备大数据的处理能力，掌握hive、SQL等相关数据提取工具，熟练操作excel、SAS/SPSS/PYTHON/R、PPT等工具； 3.良好的数据敏感度，有丰富的数据统计、分析的经验，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，具备良好的商业敏感度和创新意识； 4.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验。

职位职责： 1、在对产品增长业务理解的基础上，负责增长相关数据管理工作，跟进数据采集、核心指标构建及看板搭建和维护； 2、在数据建设的基础上进行线索增长分析，并进行线索质量评估，分析输出相应的优化策略，并跟进增长动作落地及效果评估； 3、主动进行产品功能及应用场景分析探查，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题与机会，给出数据支持、分析报告、问题解决方案建议，为业务决策提供数据支撑。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、数理统计、数学、经济学等相关专业优先； 2、具备一定的数据分析工作经验，有过ToB品相关增长分析、具备一定行业背景、深度参与过新业务增长者加分； 3、熟练掌握SQL、Python/R等数据分析工具和编程语言，熟悉Hadoop、Hive、Flink等大数据相关技术应用，能够高效地进行数据提取、清洗和分析； 4、熟练掌握数理统计方法，逻辑性好；有一定数据挖掘的基础，掌握线索评估的具体流程和方法，并能灵活运用这些方法进行线索增长分析； 5、具备严谨的逻辑思维能力和强烈的好奇心，能够深入挖掘数据背后的价值；具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同部门的人员协作完成线索增长和评估任务； 6、有较强的学习能力和自我驱动力，能够快速适应不断变化的业务需求和数据分析技术；敢于表达观点，能独立负责具体项目完整分析，拿结果。

职位职责： 1、负责剪映CapCut整体业务的数据分析工作，主动挖掘业务问题，量化策略增长效果； 2、根据用户数据进行增长相关分析，搭建增长指标体系与增长分析模型，建设并迭代数据可视化体系； 3、与产品、战略、营销、研发等紧密配合，推进结论落地带来业务全局提升； 4、设计A/B实验、因果推断模型等分析方案，对业务优化和决策结论做验证或推演，提供高效的分析方法。 职位要求： 1、研究生学历，数学、经济学、统计学、计算机相关专业优先； 2、擅长量化分析，具备良好的量化思维和结构化思维，较强学习能力和创造力，有用户同理心以及业务敏感度； 3、有责任心，有良好的业务配合能力和团队协作能力； 4、熟练使用Hive，精通SQL/Excel/Python/R等工具。

工作内容： 1、了解行业及竞品动态，结合公司及部门战略，定期对业务相关数据进行分析解读，挖掘业务问题和增长路径机会； 2、基于业务场景及目标进行数据需求分析、归因、模型，为业务增长策略提供依据；制定业务增长目标，监控并报告关键指标的变化和趋势； 3、深入业务，挖掘数据需求共性，产出专项问题分析，并沉淀分析方法； 工作要求： 1、了解文娱行业及业务逻辑，能够通过大量业务数据进行处理和分析，对关键问题进行归因； 2、对行业动态有敏感度，结合内外部数据挖掘数据增长机会，并推进验证； 3、具有结构化思考能力，ppt写的好可加分。

岗位职责： 1.、负责数学建模/算法在实际业财场景中的应用，推动核心技术在集团商品、运营、供应链环节的应用，提升经营效率，优化集团损益表； 2、 善于从业务中抽象问题，并选择合适的算法解决问题，能够提出有创新性的算法解决跨境电商的核心难点问题，具体工作包括但不限于需求预测、智能定价、退货预测、物流&仓储仿真/优化等； 3、与业务、产品团队密切合作，分析挖掘算法策略应用机会点，推动场景落地。 任职要求： 1.、具备业务和数据敏感度，能够清晰的定义问题，解决复杂(over-constrained)问题； 2、具备运筹优化、机器学习某一方向算法知识体系和实践经验，主导过大型建模优化项目； 3、具有扎实的编程基础和数据结构算法基础，密切关注业界最新进展，能够进行论文调研并应用于实践； 4、善于跨部门沟通，有团队合作精神，有与业务、产品、架构、数据开发等多方密切配合的经验和意识，驱动协调多个团队达成目标。

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。

岗位职责： 1、使用建模工具进行信用模型及反欺诈模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与优化、模型验证等工作； 2、对海量业务数据进行分析，深度挖掘内部数据，构建风控指标体系并具备开发特征库及解释相应衍生变量、规则的能力； 3、熟悉风控审批、额度、定价策略的制定方法及相应建模流程； 4、针对不同金融机构和业务给出相应的风控建模方案，向客户进行阐释并参与实施； 5、针对客户痛点进行业务引导并提供技术支持； 6、具备探索新业务场景的能力与热情，对于知识与技术向新场景迁移和应用有独立的见解。 岗位要求： 1、三年以上相关领域工作经验，统计、数学、计算机、金融工程等相关专业硕士及以上学历； 2、至少能熟练运用SAS/R/Python中的一种进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 3、掌握逻辑回归、决策树、机器学习等建模方法，了解算法的原理； 4、拥有银行/互金/消金等金融机构数据分析、策略开发以及建模工作经验者优先； 5、具备独立思考能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现、探索并解决问题，自我驱动力强； 6、有较强的责任心及抗压能力。

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. 硕士及以上学历，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；

职责： 1、 面向不同业务方向提供分析支持，为产品决策和策略迭代提供高质量的数据依据 2、 设计并优化业务指标体系，规划并推动数据工具建设 3、 深入业务，通过有效的分析输出帮忙回答业务关键问题，驱动业务优化 4、 基于对业务问题的深入思考，规划并开展自主驱动的专题分析，协助业务将分析结论落地 要求： 1、 理工科专业本科以上学历 2、 具备统计分析基础，熟练使用Hive或SQL，了解AB测试，熟悉R/Python等分析工具 3、 具有良好的商业分析能力和商业敏感度，能够快速学习了解业务知识，讲模糊的商业问题转化为数据模型和具体的分析课题 4、 出色的逻辑能力和沟通表达能力，自驱、目标导向，善于和业务团队沟通，能跨部门组织协调、推动项目落地 负责或者作为数据BP支持过复杂项目（业务链路较长，如线上线下联动、多业务团队协作），能适应较强工作压力 加分项： 1、 相关行业或一线互联网公司数据分析/商业分析/数据科学方向工作经验 2、 熟悉数据挖掘算法、机器学习，有过复杂实验独立设计&分析相关经历 3、 有责任感、学习速度快，敢于挑战自身能力边界

工作职责 1. 负责微博搜索部门相关产品的日志数据的统计和分析以及报表开发，为产品和业务决策等提供数据支持； 2. 负责搜索业务的用户分析、需求分析、效果分析，进行策略分析和调研； 3. 负责围绕用户增长方向进行数据分析和调研，并推进策略上线，提升用户规模； 4. 负责搜索业务的日志清洗和数据规则维护，和相关部门合作对统计数据中的问题进行跟踪、调查和解决； 任职条件 1. 熟练使用hsql语言对数据进行统计和分析，有实际工作经验； 2. 熟悉使用hive、hadoop（mapreduce开发）、spark、mysql、BI工具等常用的数据处理平台和工具； 3. 熟悉python、shell脚本开发语言； 4. 对于产品部门的数据统计分析需求能够很好的进行理解、开发、校验、分析； 5. 对数据敏感，能够独立设计分析方案，进行业务分析，产出分析报告； 6. 责任心强，业务理解能力强，对数据分析有自己的理解，能够和相关业务部门的同事很好合作；

岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动分析等 2、参与平台策略洞察分析，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、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；

岗位职责： 1、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为、业务数据； 2、负责并参与方案讨论、技术调研及产品开发，负责相关文档的编写； 3、与团队内部以及需求部门进行有效沟通，跟进项目进度以及解决相关数据问题。 任职要求： 1、本科及以上学历，统计学、应用数学或计算机科学等相关专业背景优先考虑； 2、熟悉互联网行业，了解用户需求，懂用户体验； 3、熟悉数据挖掘、机器学习、人工智能技术，尤其是关联分析、分类预测、协同过滤、聚类分析、回归分析、时间序列分析等常用分析方法，2年以上有数据挖掘、数据产品开发等相关项目经验者优先考虑； 4、至少掌握一门编程语言，熟练使用常用算法和数据结构，有较强的实现能力，能熟练使用R语言、Python者优先考虑； 5、具备责任心和良好的团队协作精神，乐于沟通交流和分享，充满激情，乐于接受挑战