崗位職責? 1. ?業務建模與分析? · 基于零售業務場景（銷售預測、庫存優化、客戶行為分析、營銷活動評估等），運用統計分析方法（如回歸分析、假設檢驗、聚類分析、時間序列分析等）構建數據驅動的業務模型，提取關鍵業務洞察。 · 結合業務目標設計實驗方案，通過A/B測試等方法驗證模型效果并推動落地。 2. ?數據開發與處理? · 清洗、整合多源數據（交易數據、用戶畫像、POS系統、供應鏈數據等），建立標準化的數據分析流程。 · 開發自動化數據管道，利用SQL/Python/R提取特征，支持模型訓練與業務決策。 3. ?算法設計與優化? · 根據業務需求設計機器學習算法（如分類、回歸、推薦系統），結合統計方法優化模型性能（如過擬合控制、魯棒性提升）。 · 部署模型至生產環境，監控模型效果并進行迭代改進。 4. ?跨部門協作? · 與業務部門（如市場、運營、供應鏈）、數據工程師及產品團隊緊密合作，將分析結果轉化為可落地的業務策略。 ?任職要求? 1. ?教育背景? · 計算機科學、統計學、數學、經濟學等相關專業本科及以上學歷；優先考慮具備碩士學歷或海外留學背景者。 2. ?技術能力? · ?編程語言：精通Python/R，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn、StatsModels等數據分析庫。 · ?統計工具：熟練掌握假設檢驗、貝葉斯統計、多元回歸、生存分析、因果推斷等統計方法論。 · ?數據可視化：熟練使用Tableau/Power BI、Matplotlib/Seaborn進行數據可視化與報告輸出。 · ?機器學習：了解XGBoost、LightGBM等算法，熟悉模型評估指標（如RMSE、AUC-ROC）。 · ?數據庫：熟練使用SQL進行復雜查詢與數據建模。 3. ?零售業務理解? · 對零售行業有深刻理解，熟悉常見業務場景（如促銷策略、庫存周轉、客戶生命周期管理等）。 · 具備將統計分析與業務痛點結合的能力，能快速提出可行解決方案。 4. ?其他要求? · 邏輯清晰，擅長從海量數據中發現規律并提出創新性觀點。 · 良好的溝通能力與抗壓能力，能夠適應快節奏的互聯網零售環境。 ?加分項? · 有零售行業數據分析/算法落地經驗者優先（如電商、快消品、連鎖超市）。 · 熟悉Python/R在業務分析中的高級應用（如自動化報表、特征工程）。 了解零售業常用工具（如SAS、SPSS）或商業智能平臺（如Snowflake、Databricks）。