数据科学家

职位描述

1. 业务分析与洞察

a. 深度理解业务目标（如用户增长、GMV提升、活动转化），拆解问题输出策略（如“某活动转化率为何下降”）；构建指标体系（漏斗、留存、用户分群），设计AB实验并评估效果。

b. 独立完成周/月度报告（如《Q3用户活跃度分析》《新客转化路径优化建议》），用数据故事推动决策；通过SQL/Python挖掘数据关联性（如用户行为与付费转化），发现机会点。

2. 数据科学建模

a. 研发营销、分层、预测标签等模型，设计优化CTR/CVR预估与推荐排序模型。

b. 完成特征工程、训练评估，推动上线，建立监控与回流机制，通过AB实验持续优化。

3. 数据产品与工具优化：协作优化BI看板，确保数据准确易用；沉淀分析方法论与建模规范，提升团队效率。

4. 跨部门推动：对接运营、产品、市场及工程，将业务问题转化为分析与建模方案，输出结论与行动建议，量化影响。

任职要求

1.本科及以上，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业。

2.两年以上互联网/电商/金融数据分析与数据科学经验，有独立分析项目及端到端建模落地案例。

3.工具：

a. SQL：复杂查询（窗口函数、多表关联），处理海量数据；

b. BI：Tableau/Power BI/QuickSight至少一种，搭建看板；

c. Python：Pandas/Numpy，Scikit-learn、XGBoost/LightGBM建模调参；

能力：

1. 业务敏感度：能指标归因，将数据问题转业务机会（如“流失率升5%→30%因XX功能差”），并转化为建模方案；

2. 逻辑沟通：严谨清晰，讲清“为什么”和“怎么做”；

3. 结果导向：能证明影响（如“优化推荐策略提升点击率12%”）。