职位职责： 1、负责IT在线服务台数据分析及建设工作，包括数据建模、数据挖掘与提取、数据看板制作等，实现运营数据全链路指标监控，为业务决策提供支持； 2、根据数据分析需求，进行报表设计和可视化开发，并负责数据报表迭代过程中的模块开发和维护； 3、协助制订开发标准，完善技术文档和脚本流程运维，确保服务台高效稳定运行； 4、通过对数据流程的优化和创新，帮助服务台实现数据驱动的智能化服务和解决方案，提高客户满意度和业务效益。 职位要求： 1、本科或以上学历，计算机、统计学及相关领域专业背景优先； 2、熟悉服务台或Call Center常用指标及业务流程，并能熟练应用者优先； 3、熟练使用SQL、SPSS、Python，有Tableau、PowerBI开发经验者优先； 4、较强的逻辑思维能力和优秀的学习能力，对技术更新迭代和行业趋势保持敏感； 5、主动性强，具备良好的沟通和协作能力，能够推动跨部门合作，积极推动项目交付； 6、英语可以作为工作语言优先。

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。

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。

岗位职责： 1.负责数据源测试，包括样本选择、测试推进、效果评估、测试报告撰写等工作 2.负责对接客户测试需求，提供数据支持，跟进客户的测试反馈，并给出产品优化建议 3.负责其他专项分析，优化和完善数据分析流程，将数据分析结果转化成优化方案 任职要求： 1.至少1年以上从事数据分析相关工作经验，拥有统计学、数学、计算机等相关专业的本科及以上学历； 2.能熟练运用Python/R进行数据分析； 3.具备优秀的分析和解决问题能力，良好的沟通能力和抗压能力，并且具有自我驱动力。

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、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。

职责描述： 1、对数据业务场景敏感,能够横向协同,跨界整合资源,有效结合业务形成完整数据解决方案; 2、围绕流量、转化等目标,制定营销策略及推广计划,在数据上对各项活动进展及方向提供决策和优化依据 3、通过业务数据分析,及时监测业务健康度,并针对异常点开展专项深度分析,发现问题并提供合理业务建议 4、协助推广端定制客户画像标签,并落地到相关数据营销系统,助力用户精准营销。 任职要求： 1、**本科及以上学历,3年以上相关工作经验; 2、具有裂变营销模式成功经验,独立完成项目建模,分析及优化实验等; 3、具有 APP 、微信、抖音等平台流量经营及用户 负责裂变营销经验； 4、有互联网金融产品或信用卡网络营销工作经验优先； 5、掌握 SQL ,以及 Python , SAS , R 语言(至少一种)的数据分析处理技能优先;

1、参与数据分析部门各项分析需求的支持，包括但不限于用户增长、用户运营和产品迭代、项目评估等；
2、利用机器学习技术建模并挖掘用户更有效的特征，解决实际问题； 3、对参与数据模型的构建、维护、部署和评估；
4、其他交办的工作。 
实习生要求：
1、 ***研究生学历，统计学、数学或计算机专业优先；
2、 熟悉数理统计，熟悉SQL；熟悉基于Python的建模方法如：逻辑回归、XGB、LGBM，聚类、因果推断等；有全流程建模经验的优先；
3、 主动性强，责任心强；较强的结构化和逻辑思考能力、严谨缜密。 实习要求与其他说明： 1、 每周至少4天到岗实习，实习期至少2个月。 2、 非应届毕业生优先。

岗位职责：   1、参与科技传播数据收集、舆论分析及相关资料整理等工作，参与撰写相关报告材料；   2、参与传播领域分析研究报告的数据整理、分析工作等。   任职要求：   1、本科及以上在校生，理工科专业、新闻编辑、情报专业优先；   2、工作严谨细心，逻辑清晰，具备良好自学能力；   3、知识面宽，关注科学及网络热点，有信息检索和鉴别能力，有一定的文字功底和新闻敏感性；   4、熟悉各类社交媒体，有传播数据分析相关经验的优先；   5、实习期不少于4个月，每周到岗工作不少于4天。 岗位介绍及联系方式：   工作地址：北京市西城区三里河路52号中国科学院   实习工资：80元-200元/天   注：实习表现特别优秀者，将有机会转正。   1、 此信息长期有效，简历请发送至*****************；   2、 简历标题为“应聘岗位名称-姓名-本科/硕士/博士在读-所在院校-专业-实习时间”。

岗位职责： 1、常规数据输出：按日、月、年多维度进行业务数据输出、并实现核心数据自动推送与优化，为业财分析提供及时有效支持； 2、数据监控体系建设：对齐业务口径，验证数据逻辑；监控核心数据及关键指标，定位异常原因，保证数据质量； 3、专题数据分析：针对专题项目进行数据采集，逻辑定义与报表开发，按专项产出、提供分析判断； 任职要求： 1、本科及以上学历，统计学、计算机、数学等相关专业优先，1-3年数据分析经验； 2、熟练掌握SQL、Excel等工具，具备业务敏感与逻辑思维； 3、自我驱动、学习力强、心态开放。

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、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. 优化和完善金融业务的数据分析体系，包括KPI指标体系、报表体系、专题分析体系，提升业务运作效率和降低成本 2. 深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，发现业务瓶颈并提出行动建议 3. 对业务运营和相关数据产品进行数据监测、分析、统计，持续改进产品与运营效果 4. 应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型以解决金融信贷业务中的实际问题 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5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.业务sense强，将数据业务化，有数据产品经理经验的优先； 5.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。 6、业务理解能力强，善于和产品、开发、数据等相关团队同事有效沟通；

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。

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；