职位职责： 1、深入理解电商业务逻辑和需求，深入参与指标体系和数据报表建设，从核心指标和拆解出发，建设完善的业绩、供给、用户、流量等监控和诊断体系； 2、对商家/商品/达人/流量/用户等通过数据挖掘和专题量化分析，挖掘业务机会点，推动管理层决策和运营动作； 3、与业务团队、产品团队等沟通协作，推动数据分析结论的落地与持续优化，跟进业务重点项目专项数据支持。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、统计、数学专业优先； 2、精通SQL、Hive等数据库语言； 3、5年及以上数据分析工作经验，数理功底扎实，数据敏感性高，能够独立完成指标及数据建设和专项分析； 4、具有较强数据敏锐度、洞察力和策略能力，能够结合数据，以及背后的业务场景，并给出可落地解决方案； 5、愿意接受挑战与变化，适应快速发展、简单开放的工作风格，具备创新能力。

职位职责： 1、负责抖音到家外卖业务的整体数分工作，设计全局性指标体系，定期输出日、周、月度报告，对核心数据变化趋势跟踪分析； 2、分业务线/分模块的关键指标分析、专项分析，及时敏锐的发现业务变化、洞察规律，挖掘业务风险与机会，支持业务进行路径探索、诊断优化、业务复盘等，提出有建设性的决策建议； 3、及时发现业务问题、团队问题，并提供优化建议，推动业务优化、人员成长以及管理效率提升。 职位要求： 1、本科及以上学历，5年及以上数分经验，有外卖行业经验优先； 2、优秀的数据敏感度，有丰富的数据挖掘、信息采集整理和逻辑分析能力； 3、具备成熟的指标框架构建能力和各类分析方法，针对业务问题可以进行体系化的指标拆解、提出解决方案，并产出高质量的分析报告。

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。

岗位职责： 1、负责平台商家数据分析工作，规划搭建平台电商分析体系； 2、产出数据分析系统+报表，输出可视化报告； 3、跟踪业务数据，监控数据波动和异常，通过数据分析发现业务问题和机会点，并能提出有效的解决策略； 4、关注行业动态，定期输出专业竞品&行业数据分析报告； 岗位要求： 1、本科及以上学历，数学、统计学相关专业，有至少一年电商行业经验； 2、从事数据分析工作三年及以上，熟练掌握Hive/SQL，精通Excel； 3、具有快速的业务理解及学习能力，能够发掘业务细节和数据之间的联系，逻辑思维、自我驱动、抗压能力强； 4、商业敏感性高，逻辑分析能力强，有极强的数据敏感度、数据分析和提炼归纳的能力，快速学习能力、责任心与团队合作精神。

1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况进行跟踪反馈和深入分析； 2、能快速熟悉业务并进行良好的跨部门沟通，并根据实际业务，独立完成较深入的专项数据分析，形成数据分析报告，输出各类数据标准/模板/报表/工具等； 3、通过对公司业务的了解，将数据能力与业务场景需求做深度结合，协助建立分析体系，并据此提出相应的业务、流程优化方向和建议； 4、负责跨境电商规则引擎数据挖掘，分析优化规则。 岗位要求: 1、统计学、数学、计算机专业本科及以上学历，有数据管理与应用相关实习经历优先； 2、有良好的数据敏感度、逻辑思维和分析能力，善于从数据中提炼总结问题并输出建议； 3、对数字敏感，熟练运用常见的数据分析框架和方法，具备良好的逻辑分析能力； 4、有跨境电商的相关数据分析、运营背景者优先。

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： 1、产品运营策划：负责产品运营策划工作，根据市场需求和竞争情况进行市场调研，协助确定产品定位、目标用户群体、功能需求和产品路线图，制定产品运营方案，并进行方案实施的相关工作。 2、用户分析与洞察：负责数据分析和用户调研，深入了解用户需求和行为特点，挖掘用户洞察并提出相应的产品改进和优化建议。 3、数据分析与效果评估：负责产品运营指标体系制定，对产品运营数据进行监测和分析，并提出相应优化方案。A/B测试等方法验证效果，并根据反馈结果进行持续优化。 4、运营数据报告与沟通：负责制作运营数据报告，向上级汇报产品运营情况、效果评估和改进计划。同时与团队成员、合作伙伴等进行有效沟通，推动项目顺利进行。 任职要求： 1、教育程度：计算机、市场营销相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验 ，2年以上彩票行业工作经验。 3、知识：具备相关的产品管理、市场营销、商务管理等领域的专业知识；掌握市场/用户/需求研究、产品生命周期管理、产品运营等知识，了解彩票市场发展趋势 掌握与岗位工作相关的运营体系知识。 4、技能：熟练使用办公软件，掌握文档编写技能；具备一定的数据分析能力，能够熟练使用数据挖掘和分析工具（如Excel、SQL、Python等）进行数据处理和解读，并根据数据结果制定相应的产品优化策略。善于从用户角度思考问题，深入了解用户需求和行为特点，并能够提出相应的产品改进建议以提升用户体验。 5、核心能力素质：具有较强的学习能力、创新能力、产品需求识别能力和把控能力、逻辑思维能力、团队协作能力、沟通协调能力、解决问题能力、抗压能力，具备求知欲、责任心、进取心、钻研精神、严谨等素质。

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

职责描述： 1、通过数据对业务相关问题进行量化分析和数据建模，并提出优化策略； 2、负责相关业务报表自动化的开发及维护，构建并完善目标及变量体系； 3、监测业务的日常数据，关注数据波动并能够及时分析和解读数据异动； 4、负责电销关键指标及费用的跟踪管理，专项业务的分析与预测，KPI指标的制定与分解。 任职要求： 1、本科或以上学历，5年以上数据分析或相关职能岗位经验； 2、具有银行零售信贷、信用卡，或持牌消费金融公司、知名互联网金融企业从事数据分析、模型搭建或机器学习工作经验优先； 3、具有扎实的数理统计相关知识，熟练使用SQL语句； 熟练使用Python/R的数据分析工具包，经典机器学习算法包； 熟练使用EXCEL/Power BI等数据可视化工具； 有海量数据处理经验者优先。

岗位职责： 1. 负责铃声、分享、视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（Scala、Python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、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. 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；

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。

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、针对个人及小微企业信贷业务，以促进业务发展、风险管控为目标，进行大数据分析、挖掘，形成有效的规则、模型； 2、负责客户挖掘、授信、流失、预警等信贷业务生命周期数据分析及模型开发； 3、负责信贷客户风险成因分析； 4、负责信贷业务数据分析、模型效果监控。 任职要求： 1、本科及以上学历，5年以上相关工作经验； 2、熟悉个人、小微企业信贷业务； 3、熟练掌握数据清洗、缺失处理方法； 4、熟练掌握逻辑回归建模方法； 5、熟练掌握机器学习建模方法，能理解并解释使用的机器学习算法； 6、掌握模型验证方法； 7、掌握模型效果、稳定性等模型监控方法； 8、善于归纳总结，主动跟踪学习最新的数据分析、模型开发技术、方法。