职位职责： 1、深入了解业务，通过统计建模和数据分析完成营销度量和策略输出，支持业务决策，推动营销策略的制定、实施和优化，定位业务的推进方向； 2、建立国际商业化全营销漏斗的度量分析框架、指标体系和解决方案，进行基准分析，并建立适用于海内外各地区业务的度量体系和指标；为海内外业务总结和规划撰写数据报告； 3、执行有挑战的数据项目；转化商业问题为数据问题，建立分析框架，整合多方数据源，进行数据处理和分析，创建所需数据表和数据集，运用统计建模来分析数据，将结果可视化并综合成仪表盘和报告，并输出和沟通数据结论； 4、支持营销数据基建的开发工作；可以自主搭建数据链路以提升查询效率，同时总结市场营销团队的需求，与产品和数仓团队合作进行市场营销数据库的搭建和维护； 5、与多个跨职能团队协同进行项目合作；为各级策略团队和市场营销团队提供业务侧数据支持；与产品和研发团队合作推动内部商业化系统和标准营销度量产品的开发与完善； 6、管理项目进展；根据项目的优先级合理安排项目排期和进展，确保项目按时交付。 职位要求： 1、5年以上相关数据分析工作经验，硕士研究生及以上学历，统计学、数据科学、计算机科学、应用数学等相关专业，拥有海外学习或工作经历优先；在市场营销和营销度量分析领域有相关经验优先； 2、精通SQL、Python和可视化工具（如Tableau, Power BI等），能完成复杂数据环境下的数据提取、分析、可视化, 掌握统计学知识，具有深度学习或机器学习经验者优先；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、能够快速理解技术、非技术的业务需求，传递数据洞察，并分析产生的影响，提出解决方案； 4、了解基本的数仓概念，能在数据查询过程中高效整合多方数据源； 5、良好的中英文口语和书写能力；沟通协作能力强，善于与跨职能部门建立联系及合作； 6、关注行业新技术和新事物，能够快速理解和学习；具备创造力，对工作有热情，逻辑思维强，善于分析问题和跳出框架思考问题。

职位职责： 1、深入了解业务，通过统计建模和数据分析完成营销度量和策略输出，支持业务决策，推动营销策略的制定、实施和优化，定位业务的推进方向； 2、建立国际商业化全营销漏斗的度量分析框架、指标体系和解决方案，进行基准分析，并建立适用于全球各地区业务的度量体系和指标。为全球业务总结和规划撰写数据报告； 3、执行有挑战的数据项目。转化商业问题为数据问题，建立分析框架，整合多方数据源，进行数据处理和分析，创建所需数据表和数据集，运用统计建模来分析数据，将结果可视化并综合成仪表盘和报告，并输出和沟通数据结论； 4、支持营销数据基建的开发工作。可以自主搭建数据链路以提升查询效率，同时总结市场营销团队的需求，与产品和数仓团队合作进行市场营销数据库的搭建和维护； 5、与多个跨职能团队协同进行项目合作。为各级策略团队和市场营销团队提供业务侧数据支持。与产品和研发团队合作推动内部商业化系统和标准营销度量产品的开发与完善； 6、管理项目进展。根据项目的优先级合理安排项目排期和进展，确保项目按时交付。 职位要求： 1、5年以上相关数据分析工作经验，硕士研究生及以上学历，统计学、数据科学、计算机科学、应用数学等相关专业。拥有海外学习或工作经历优先；在市场营销和营销度量分析领域有相关经验优先； 2、精通SQL、Python和可视化工具（如Tableau, Power BI等），能完成复杂数据环境下的数据提取、分析、可视化；掌握统计学知识，具有深度学习或机器学习经验者优先。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、能够快速理解技术、非技术的业务需求，传递数据洞察，并分析产生的影响，提出解决方案； 4、了解基本的数仓概念，能在数据查询过程中高效整合多方数据源； 5、良好的中英文口语和书写能力。沟通协作能力强，善于与跨职能部门建立联系及合作； 6、关注行业新技术和新事物，能够快速理解和学习。具备创造力，对工作有热情。逻辑思维强，善于分析问题和跳出框架思考问题。

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.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.针对海量数据开发包括不局限于金融行业财富业务营销响应、流失预警等营销模型； 2.跟进实施以量化分析为基础的咨询项目，项目业务围绕财富金融业务领域，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； 任职要求： 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.具备互联网/财富营销/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关实习经验； 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/FM 等机器学习算法的原理及其应用； 5.了解 Hadoop、Hive、Spark 的常用功能； 6.了解推荐算法中召回、排序阶段的常用模型和策略； 7.有金融行业背景、对金融行业财富营销业务有深刻理解者优先； 8.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； 9.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 工作职责: 1.构建全面的、准确的、能反映广告业务特征的整体指标体系，并基于业务监控指标体系，及时发现与定位业务问题，发现业务机会点； 2.撰写优化运营日报/周报/月报，建立统计分析模型，深入研究和分析影响业务运作的指标的关键因素； 3.跟踪业务/重点项目的发展变化，对业务发展状态进行监控分析，提出分析建议报告； 4.协助数据产品运营团队，解决日常数据发布以及客户提出的复杂数据问题； 任职资格: 1.良好的数据敏感度，能从海量数据中提炼核心结果，有丰富的数据挖掘、信息采集整理、分析能力； 2.3年以上数据分析相关从业经验，有过互联网广告行业者、财务数据分析优先； 3.责任心强，具备沟通协调和闭环管理、推进能力； 4.熟悉SQL，熟悉数据挖掘的常用算法。

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；

岗位要求： 1、熟练掌握SQL或其他数据提取语言，能够高效地从数据库中提取、清洗数据。 2、熟练掌握Excel、Python或R等数据分析工具，能够进行数据可视化、数据挖掘和预测分析等工作。 3、具备较强的逻辑思维能力和问题解决能力，能够快速理解业务背景和需求，独立进行数据分析和解读。 4、具备良好的沟通和表达能力，能够将复杂的数据和分析结果以简洁明了的方式呈现给非专业人士。 5、具备团队协作精神，能够与其他团队成员紧密合作，共同完成项目。 6、对数据敏感，对数字有较好的悟性，具备较强的学习能力和好奇心。 7、有医疗、电商、金融等行业数据分析经验者优先。 8、本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先，3年以上工作经验，有互联网知名企业工作背景优先。 岗位职责： 1、数据监控和分析：负责日常的APP数据监控，通过分析数据发现业务问题及增长点，提出有效的解决策略。 2、建立分析体系：构建并优化APP的数据分析体系，包括数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化等方面。 3、制定分析计划：根据业务发展需要，制定数据分析计划，包括分析目标、分析内容、分析方法等。 4、提供决策支持：通过深入的数据分析，为公司的产品优化、运营策略、市场推广等提供决策支持。 5、建立用户画像：通过数据挖掘和用户行为分析，建立用户画像，为精准营销和个性化推荐提供支持。 6、评估推广效果：通过数据分析评估各种推广活动的效果，为后续的营销策略提供依据。 7、与团队协作：与产品经理、运营团队等协作，共同推进项目的进展。 8、参与产品优化：根据数据分析结果，提出产品优化的建议，并跟进优化进度。 9、研究行业动态：关注行业动态和竞争对手情况，为公司提供市场情报支持。 10、提升分析能力：持续学习和研究数据分析的新技术和新方法，提升自己的分析能力。

工作职责: 1. 构建全面、客观、准确反映保险业务特性的整体指标体系，推动数据底层建设完善， 并基于业务日常监控及目标管理，及时发现并定位业务问题，保障业务健康运行和提效。 2. 深入理解业务战略意图和策略打法，主动并敏锐洞察业务和客户痛点，结合内外部数据及定性定量分析方法，为公司运营决策、产品方向、营销策略等方面的业务决策提供有效建议，并推动落地。 3. 沉淀分析方法，发现数据产品机会，与相关团队（如开发团队、算法团队、产品团队等）协作并推动数据产品化、智能化运营。 任职资格: 1. 良好的商业理解、数据敏感度和逻辑思维严谨性，能够从海量数据中提炼核心结果，对业务状况有判断力。熟练独立编写商业数据分析报告，能高效的与业务和运营团队进行沟通。 2. 本科及以上学历，数学、统计学、保险、信息技术相关专业。五年以上工作经验。有保险背景、互联网公司数据化运营、数据PD、数据挖掘经验优先。 3. 熟练运用SQL，有基本规范的数据开发能力，熟悉Dataworks数据开发平台优先；熟悉至少一种数据可视化工具（FBI、Deepinsight、QuickBI、Tableau等）；了解常用的数据挖掘算法，能与技术同学高效沟通。 4. 拥有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力，能够独立开展研究项目，高效执行力。 5. 乐于钻研、探索、创新，团队合作意识强。

一、公司简介 彩讯股份(创业板股票代码:300634)是一家软件互联网上市公司，是协同办公、 智慧渠道、云和大数据领域的龙头企业。拥有五地研发中心和遍布全国的运营网络，员工超过 3000 人。 公司坚持“以大场景运营效果为导向，全面数字化、智能化”的发展战略，持续加大在人工智能等领域的投入，将成为中国领先的智能数字化企业。 二、项目介绍 中国移动云盘项目，运营生态建设支撑，采用springcloud微服务框架，建设营销平台、运营平台、风险控制系统、低代码平台、消息系统、大数据平台，支撑千万级活跃用户，承载亿级系统访问量. 三、 1、对接各级服务团队，主导移动云盘、139邮箱服务全流程规范的持续搭建、落地和完善，保障客户满意度、并推动流程优化及协作顺畅，提升项目运作效率； 2、搭建产品服务分析及汇报框架，统筹产品数据分析工作，涵盖一二三线服务数据挖掘，输出常规数据通报、周/月及不定期分析报告，提出有价值的业务建议和工作方案； 3、对接各投诉受理渠道接口，协同推进解决疑难客诉问题，及时确保客诉问题解决闭环； 4、针对现有服务渠道，结合服务流程穿越，提出服务改善方案及举措，持续提升服务质量，并打造服务亮点； 5、其他各专项服务相关文档支撑需求。 二、任职要求 1、大学本科以上学历，对通信运营商业务、互联网产品有一定认知优先； 2、3年以上客户服务团队支撑或管理协助岗位相关工作经验，对服务工作等有深刻认知和见解； 3、精通Excel、PPT使用，熟悉各类Excel常用函数、擅长撰写各类文档报告，思维清晰、文笔出色，能独立完成各类分析报告、文档方案； 4、 良好的沟通能力和跨团队协作能力与推动力； 5、主动开展工作，并具备创新思维，结合工作实际提出创新思路，使得工作更富有成效。 备注：月轮休8天 四、薪酬福利与职业发展： 我们提供竞争力的薪资待遇和福利待遇，包括期权激励、五险一金、带薪年假、节假日福利、健康体检、培训及晋升机会等。 同时，我们还为员工提供广阔的职业发展空间，鼓励员工在工作中不断成长和进步。 我们的团队充满活力、激情和创新精神，致力于打造一个开放包容、信任互助的工作环境，并定期举行各种团队建设活动，增强彼此之间的沟通和理解。 期待您的加入，一起探索未来无限可能！一、岗位职责

【工作职责】 1.【经营分析】持续迭代经营分析框架及指标体系，负责经营分析，输出经营报告，发现业务问题，提出解决策略，推进业务问题改善； 2.【业务提升】定期开展客户、竞品、市场研究，总结业务规律，挖掘内外部经营优秀实践，并协同团队推进组织流程和运营机制建设； 3.【数据模型与工具】参与数据模型的研讨及开发，协同产研团队持续完善经营数据和自动化诊断产品，提高数据应用价值、提升业务人员经营分析效率； 4.【市场研究】参与市场研究，深入了解行业规则和市场态势，紧跟市场动向，为业务管理者提供行业预判； 5.【承接重点工作】有机会承接公司级重点经营工作专项，担任项目负责人，制定项目目标、拆解行动计划、推进项目落地。 【职位要求】 1.3年以上工作经验，统计学、数学、计算机科学、商业分析或相关专业； 2.有基本的数据处理能力，熟练使用SQL、Python、SmartBI、帆软等数据分析工具。 3.良好的商业洞察力和经营分析视野，对推动创新和优化的事情富有热情； 4.具备较好的口头和书面沟通能力，有团队合作精神，擅长推动跨团队项目合作 5.自我驱动、善于独立思考和抗压能力强、有韧劲。 【岗位亮点】 该岗位所在部门为泊寓核心业务团队，部门负责全国门店业绩管理、业务流程与商业模式设计，团队配备业务运营人员、产研人员、经营分析师等全面编制，由泊寓高管直接管理。有充足的机会参与参与公司战略级项目，与公司高层直接对话、行业大牛共同学习成长，深度洞察长租公寓行业经营逻辑，个人能力积累方向更为全面，且未来职业发展的机会更多。 团队负责企微SCRM、销售漏斗系统、租住订单系统、收益管理系统、门店工作台等多款门店经营核心产品，完善的数字化业务流程与丰富的数据产品（SmartBI、帆软、GIO等）支撑高效经营分析。

****总部：上海市浦东新区江耀路晶耀前滩T6幢(6/8/11号线地铁东方体育中心站)； 工作时间：9:00～18:00；午休12:00-13:00，周末双休 岗位职责： 1、对重要业务线设计指标，监控异常，针对业务痛点设计数据解决方案并推动产品、运营或战略决策、落地； 2、深入理解业务问题，通过细致的数据洞察，可抽象出针对性的策略和算法模型； 3、精通AB实验，了解因果推断方法论。通过设计正确合理的A/B实验来加快产品或策略的迭代，具备深入分析实验结果并给出前瞻性策略指引的能力。 岗位要求： 1、本科，计算机、统计、数学等专业背景优先；2年以上数据分析工作经验。 2、有数据驱动意识，参与过重要数据决策项目（比如搜索推荐相关业务）的优先； 3、具备扎实的编程基础(Python/SQL等)、大数据平台使用经验（Hive/Spark等）和数据分析（Excel, Tableau，PowerBI等）、数据挖掘工具（Scikit-Learn/Keras/TensorFlow）等类型技能的一种或多种； 4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B实验，产品方案，运营策略等）能力； 5、良好的团队合作意识和积极主动的owner意识。

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、对产品技术体系进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为产品部门提供业务优化建议，持续改进产品运营效果； 2、参与数据分析呈现分析结果，核心指标挖掘，建立数据可视化监控； 3、参与相关数据体系建设工作，搭建数据指标体系，制定数据指标、统一数据口径，并落地。 任职要求: 1、本科学历及以上，统计学、数学、计算机相关专业； 2、具备互联网公司数据分析或数据挖掘岗位3年以上经验； 3、具有良好的逻辑分析能力，能够独立跟进项目； 4、勤奋好学，积极上进，能够快速掌握相关业务/技术知识； 5、有责任心，抗压能力强，性格开朗，注重人际沟通。

岗位职责： 1.、经营效率监控：搭建经营效率KPI及指标看板，识别风险/机会点 2.、业务优化：各业务模式下的收益、成本经营分析，发现增收降本的业务机会点，并帮助业务优化，拆解收入和成本的关键过程，量化各个业务环节的关键策略对于收益和成本的影响，做到前置运筹模拟和后置归因 3、决策支持：通过数据和建模分析，支持中心及集团管理层，新模式探索、商业决策带来的收益成本测算，保证决策的有效 性。 任职要求： 1、 统计、数学、计算机本科及以上学历； 2、3年以上咨询公司工作经验，或互联网公司商业分析工作经验； 3、熟练掌握SQL，Tableau，Python者优先； 4、熟悉常用算法模型，如Cohort分析、运筹、预测等，熟悉操作各类数据作业工具； 5、较强的业务理解力以及逻辑思考能力，良好的数据敏感度，较强的学习能力； 6、良好的跨部门沟通能力，能适应快速变化的业务环节，为人耐心细致，责任心强。