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崗位職責? 1. ?業(yè)務建模與分析? · 基于零售業(yè)務場景（銷售預測、庫存優(yōu)化、客戶行為分析、營銷活動評估等），運用統(tǒng)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(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務模型，提取關鍵業(yè)務洞察。 · 結合業(yè)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(shù)據(jù)開發(fā)與處理? · 清洗、整合多源數(shù)據(jù)（交易數(shù)據(jù)、用戶畫像、POS系統(tǒng)、供應鏈數(shù)據(jù)等），建立標準化的數(shù)據(jù)分析流程。 · 開發(fā)自動化數(shù)據(jù)管道，利用SQL/Python/R提取特征，支持模型訓練與業(yè)務決策。 3. ?算法設計與優(yōu)化? · 根據(jù)業(yè)務需求設計機器學習算法（如分類、回歸、推薦系統(tǒng)），結合統(tǒng)計方法優(yōu)化模型性能（如過擬合控制、魯棒性提升）。 · 部署模型至生產(chǎn)環(huán)境，監(jiān)控模型效果并進行迭代改進。 4. ?跨部門協(xié)作? · 與業(yè)務部門（如市場、運營、供應鏈）、數(shù)據(jù)工程師及產(chǎn)品團隊緊密合作，將分析結果轉(zhuǎn)化為可落地的業(yè)務策略。 ?任職要求? 1. ?教育背景? · 計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學、經(jīng)濟學等相關專業(yè)本科及以上學歷；優(yōu)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(shù)據(jù)分析庫。 · ?統(tǒng)計工具：熟練掌握假設檢驗、貝葉斯統(tǒng)計、多元回歸、生存分析、因果推斷等統(tǒng)計方法論。 · ?數(shù)據(jù)可視化：熟練使用Tableau/Power BI、Matplotlib/Seaborn進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫：熟練使用SQL進行復雜查詢與數(shù)據(jù)建模。 3. ?零售業(yè)務理解? · 對零售行業(yè)有深刻理解，熟悉常見業(yè)務場景（如促銷策略、庫存周轉(zhuǎn)、客戶生命周期管理等）。 · 具備將統(tǒng)計分析與業(yè)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(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提出創(chuàng)新性觀點。 · 良好的溝通能力與抗壓能力，能夠適應快節(jié)奏的互聯(lián)網(wǎng)零售環(huán)境。 ?加分項? · 有零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析/算法落地經(jīng)驗者優(yōu)先（如電商、快消品、連鎖超市）。 · 熟悉Python/R在業(yè)務分析中的高級應用（如自動化報表、特征工程）。 了解零售業(yè)常用工具（如SAS、SPSS）或商業(yè)智能平臺（如Snowflake、Databricks）。