1 根据集团业务发展需要，从门店、产品、会员、营收、利润等维度和指标进行建模和分析，给到业务和市场用户足够的洞察与建议2 承接集团数字化部门数据智能项目的跟进，配合产品/研发进行算法模型产品化的开发与测试，确保项目按时保质落地；解决高难度的算法技术问题和性能瓶颈，进行算法优化和系统调优，提升算法效果和工程效率
3 了解零售行业的业务场景，具备机器学习、自然语言处理、时间序列相关经验
1 本科及以上学历；统计、数学、人工智能、计算机等相关专业优先，5年以上大数据算法相关工作经验；有零售行业、供应链行业经验（有销售预测、广告投放、新品研发经验尤佳）2 精通回归、聚类、决策树、SVM等常用机器学习算法，并具备相关实际应用经验，比如预测、聚类、风控识别、排班问题等；理解基础算法原理（XGBoost、LightGBM、LR、深度学习），并能够熟练操作
3 拥有优秀的学习能力、沟通能力和文字表达能力，有项目管理和跟进的经验
4 具有较强的责任心，执行力，有良好的团队合作和一定的抗压能力；逻辑清晰，表达能力强
5 有探索精神，对大模型在企业落地有探索精神，并有一定的落地经验
文中岗位信息均搬运自招聘软件，岗位的具体详情及真实性以招聘软件为准
如今，数据分析领域发展迅速，传统行业和各新兴领域对相关人才需求迫切，行业薪资待遇优厚。对于有意进入该领域的朋友来说，可以多多关注招聘简介里的岗位要求。通常，数据分析人才需掌握多方面技能。比如：数据分析理论和统计学基础；数据收集与清洗、数据建模与可视化的能力；商业知识：具备一定的行业背景知识，能够理解业务需求，并将数据分析结果应用于实际业务决策中；熟练掌握excel、sql、python工具的应用；有数据分析报告撰写的能力；数据分析实战能力；具备良好的沟通协调能力等等。
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业务方向：数据分析师、商业分析师、产品经理、业务数据分析师、财务分析、市场营销、咨询顾问、增长运营、经营分析、人力资源、数据产品经理、产品运营经理、项目经理、数据运营等
技术方向：数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据平台经理、数据仓库经理、数据治理、大数据架构师、数据工程师、数据科学家等
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