职位描述： 1、通过数据分析、业务预测等方法，搭建业务分析体系，协助制定用户运营策略。 2、协助开展专项客群策略研究（客群分析、行为模式等），为业务挖掘机会提供数据支持。 3、负责相关报表的开发及维护，并根据数据对市场活动、营销策略等进行评估及分析，为产品、运营、渠道等决策提供引导。 4、负责专项业务的分析与预测，KPI指标的制定与分解，建设指标跟踪监控体系，及时反馈业务变化给出分析建议。 岗位要求： 1、 重点大学本科或以上学历优先，金融相关知识优先。 2、 优秀的逻辑数理分析能力，数据敏感。 3、熟悉SQL编程语言。

职位职责： 1、负责国际支付业务的数据分析、指标体系建设、业务迭代分析及AB实验分析等工作； 2、通过基础数据建设，能够清晰、完整的刻画国际支付业务的业务现状； 3、通过专项数据分析形成数据洞察及优化迭代建议，数据驱动国际支付业务发展。 职位要求： 1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业； 2、熟练使用SQL/Hive/Python/Spark等语言工具进行数据分析工作； 3、扎实的统计学、数据挖掘等理论和技术基础，熟练掌握因果推断、统计与概率论等数学工具，熟悉聚类分析、关联分析、逻辑回归、决策树等数据挖掘/机器学习模型算法； 4、有较强的逻辑思维能力，对数据敏感，具备很强的数据分析和解决问题的能力，有较好的产品意识，对产品和数据有独立的思考和洞察，有较强的数据驱动的意识； 5、具备较强的学习能力，有强烈的求知欲和进取心，主动及时关注学习业界最新技术； 6、有较强的责任心和主人翁意识，具备良好的沟通表达能力，积极乐观并有良好的团队协作能力；在支付、金融、信贷等领域有相关的数据工作经验及行业经验者优先。

职位职责： 1、负责直播业务的数据分析工作； 2、通过分析看播用户/主播行为及平台生态等数据，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； 6、结合数据分析经验积累，针对业务现状主动展开探索，输出关键洞察。 职位要求： 1、数学、统计学、计算机相关专业优先；对通过数据分析推动业务优化有强烈兴趣优先； 2、有大型互联网公司数据分析经验、一线产品或运营业务优化经验者优先； 3、逻辑清晰，对数据敏感，能发掘业务细节和数据之间的联系，并通过数据指标推动优化； 4、具有良好的团队配合能力，沟通能力； 5、精通 SQL，熟练使用 R/Python 进行数据分析、挖掘； 6、掌握 Tableau 等 BI 工具尤佳； 7、爱看直播，对直播行业感兴趣，有深入思考或分析经验者优先。

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： 负责设计和维护数据仓库架构，支持业务线包括但不限于Things to do、Mobility和酒店业务。 深入了解各业务线，通过数据分析支持业务决策和策略制定。 构建和优化数据模型，确保数据准确性和可靠性。 独立处理和优化复杂的数据集，改进数据质量和处理流程。 与业务团队和技术团队紧密合作，确保数据解决方案满足业务需求。 编写技术文档和维护数据仓库的数据字典。 职位要求： 拥有5年以上数据仓库领域的工作经验。 精通SQL和数据库技术，有实际操作大型数据库的经验。 具备扎实的数据模型构建经验，能够独立设计和优化复杂的数据模型。 对数据质量和底层数据处理具有丰富的经验，能够有效解决数据问题。 熟悉dbt的应用，有实际使用经验者优先。 具备良好的分析思维和问题解决能力，能够独立完成项目。 良好的沟通和团队合作能力，能够与不同背景的团队成员有效沟通。

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。

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. 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；

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、四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。

岗位诱惑：出海文化 技术大咖 氛围nice 八险一金 餐食下午茶 工作职责： 1. 参与面向未来的全业务数据系统的运营建设，参与业务/产品关键指标体系，协助优化数据产出要求和规则； 2. 参与项目异常变化原因分析，参与优化迭代可视化数据分析产品； 3. 提炼数据驱动业务增长的逻辑，辅助产品迭代与业务增长； 4. 参与团队成熟策略与方法论的沉淀，提高部门效率； 5. 应用AI技术，参与挖掘业务目标与数据之间的潜在关联，辅助业务部门降本增效。 职位要求： 1. 2年以上数据分析相关工作经验；计算机等相关专业； 2. 熟练使用SQL、PowerBI / Tableau / LookerStudio等数据分析工具，了解Airflow等数据流程编排系统； 3. 具备数据分析领域知识； 4. 对游戏行业有热情，从事过游戏行业数据分析工作优先； 5. 良好的数据敏感度，逻辑清晰，沟通理解能力强，有主动意识，自驱力强，有较为清晰的人生规划和职业规划。 [在Castbox你可以得到]： 薪水：高薪高股，一定不会亏待了你； 成长：硅谷文化，在这里你可以和行业最资深的带头人取经； 环境：技术氛围浓厚，这里有极客们所向往和沉醉的开发环境； 福利： Mac办公 租房补贴 八险一金 餐食、下午茶和各种零食饮料不间断 生日会、肩颈按摩、羽毛球、足球赛、篮球赛 英语角和各种TeamBuilding

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、深入分析玩家数据，了解玩家行为和偏好，为产品迭代和新功能开发提供数据支持 2、开发和维护数据仪表板，提供实时游戏性能指标和KPI跟踪 3、使用统计学方法和机器学习模型来预测游戏趋势，识别用户增长和留存机会 任职要求： 1、本科以上学历，具备扎实的数据分析和建模相关理论知识，统计学、数学、计算机相关专业优先 2、五年以上数据分析相关工作经验，有丰富的数据驱动业务的实战经验 3、精通Excel，熟悉SQL和至少一种数据分析工具（如Python、R） 4、熟悉Tableau/PowerBI等可视化工具 5、对游戏行业的商业模式、市场趋势和玩家心理有深刻理解 6、出色的分析思维和问题解决能力，能够处理复杂的数据集并提出洞察 7、强大的沟通技能，能够将复杂的分析结果转化为易于理解的报告和展示 8、有数据建模或机器学习项目经验者优先

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

工作职责: 1、对接企业管理、运营侧的用户数据需求，对数据需求进行分析归纳，输出需求文档 2、基于业务需求，配合业务完成业务流程及业务指标梳理，参与KPI指标设计，撰写需求文档PRD，协助数据团队完成相关数据报表、数据服务及BI看板的设计与开发； 3、有良好的用户需求分析把握能力，能够独立完成需求调研，捕获用户需求痛点，扩展需求，挖掘潜在需求 任职资格: 1、至少3年以上需求分析或产品设计经验 2、了解保险行业业务，具有保险行业数据中台、数据仓库、数据平台、数据应用、数据治理项目经验者优先 3、具备较强的需求分析、产品设计能力、文档撰写能力 4、有数据分析经验，数据敏感性高，熟悉SQL语言、有数据类项目经验优先； 5、候选人需具备较强的逻辑、沟通与组织能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验优先

岗位职责： 1. 使用SQL等数据抓取工具从各种数据源中提取数据，并进行数据清洗和整理。 2. 运用统计学和数据分析方法对数据进行分析，发现趋势、模式和关联性。 3. 利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）创建仪表盘、报告和可视化图表，以向利益相关者传达数据洞察。 4. 协助团队成员进行数据分析项目，提供支持和建议。 5. 监测和评估数据质量，确保数据的准确性和完整性。 6. 跟踪行业趋势和竞争对手的数据，提供市场洞察和建议。 岗位要求： 1. 2-3年相关工作经历。 2. 熟练掌握SQL等数据抓取工具，能够编写和优化复杂的查询语句。 3. 具备数据清洗和整理的技能，能够处理大量数据并确保数据的准确性。 4. 熟悉统计学和数据分析方法，能够运用这些方法解决实际问题。 5. 熟练使用数据可视化工具，能够将数据转化为易于理解和传达的可视化图表和报告。 6. 对商业和旅游行业有浓厚的兴趣，了解相关行业的趋势和挑战。 7. 具备良好的沟通和团队合作能力，能够与不同部门和利益相关者进行有效的合作。 8. 具备解决问题和分析能力，能够快速理解和解决复杂的数据相关问题。