数据分析师(模型构建)
1.5-1.8万元/月
更新 2025-12-21 14:41:56
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职位详情
数据分析师
经验不限
机器学习建模经验 · 数据分析/挖掘经验 · SQL · Python · 数学/统计相关专业
岗位职责
1、数据挖掘与分析:
对多源业务数据进行清洗与整合,深入分析客户行为及市场动向,为团队提供基于数据的决策依据。
搭建核心指标监控机制,持续推动业务表现的动态优化。
2、模型开发与优化:
运用机器学习方法(如决策树、随机森林等)构建预测模型,支持内容分发、SEO提升等关键环节的策略制定。
初步掌握深度学习技术,并在特定场景中实现应用(如优化内容生成)。
3、数据工程支持:
协同后端团队设计高效的数据管道,保障数据采集、存储与调用的稳定性与及时性。
负责数据仓库的日常维护,确保数据的一致性与可用性。
4、可视化与报告:
借助开源工具(如Matplotlib、Seaborn)或商业平台(如Tableau)制作清晰直观的数据图表,辅助团队解读数据价值。
定期输出数据分析报告,为业务方向提供可落地的建议。
5、AI工具集成与优化:
对接主流AI模型(如GPT、BERT等),改进关键词预测、内容创作等相关任务的效果。
探索AI技术与实际业务的融合路径,助力团队提升工作效率。
任职要求
教育背景:计算机科学、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
熟练使用Python、SQL,具备高效的数据处理与分析能力;
熟悉常见机器学习算法及框架(如Scikit-learn);
具备基础数据工程能力,了解ETL流程和数据仓储原理;
掌握至少一种数据可视化工具(如Tableau、PowerBI或Matplotlib)。
业务理解力:能快速把握业务重点,并匹配相应的数据解决思路。
学习与适应能力:对前沿技术(如AI工具、深度学习)有强烈兴趣,能够迅速掌握并实践。
团队协作:拥有良好的跨部门沟通能力,可与后端、内容、市场等多方团队高效协同。
1、数据挖掘与分析:
对多源业务数据进行清洗与整合,深入分析客户行为及市场动向,为团队提供基于数据的决策依据。
搭建核心指标监控机制,持续推动业务表现的动态优化。
2、模型开发与优化:
运用机器学习方法(如决策树、随机森林等)构建预测模型,支持内容分发、SEO提升等关键环节的策略制定。
初步掌握深度学习技术,并在特定场景中实现应用(如优化内容生成)。
3、数据工程支持:
协同后端团队设计高效的数据管道,保障数据采集、存储与调用的稳定性与及时性。
负责数据仓库的日常维护,确保数据的一致性与可用性。
4、可视化与报告:
借助开源工具(如Matplotlib、Seaborn)或商业平台(如Tableau)制作清晰直观的数据图表,辅助团队解读数据价值。
定期输出数据分析报告,为业务方向提供可落地的建议。
5、AI工具集成与优化:
对接主流AI模型(如GPT、BERT等),改进关键词预测、内容创作等相关任务的效果。
探索AI技术与实际业务的融合路径,助力团队提升工作效率。
任职要求
教育背景:计算机科学、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
熟练使用Python、SQL,具备高效的数据处理与分析能力;
熟悉常见机器学习算法及框架(如Scikit-learn);
具备基础数据工程能力,了解ETL流程和数据仓储原理;
掌握至少一种数据可视化工具(如Tableau、PowerBI或Matplotlib)。
业务理解力:能快速把握业务重点,并匹配相应的数据解决思路。
学习与适应能力:对前沿技术(如AI工具、深度学习)有强烈兴趣,能够迅速掌握并实践。
团队协作:拥有良好的跨部门沟通能力,可与后端、内容、市场等多方团队高效协同。
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