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崗位職責(zé) (Key Responsibilities): 1. 模型效果閉環(huán)分析與評估： a. 持續(xù)跟蹤模型輸出的高危用戶名單在實際業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用效果，建立并維護模型應(yīng) 用效果的監(jiān)控看板和評估體系。 b. 通過A/B測試、用戶群組對比等科學(xué)方法，量化評估模型在客戶挽留成功率、營銷活 動響應(yīng)率、ROI等方面的實際業(yè)務(wù)價值。 c. 撰寫模型運營分析報告，向業(yè)務(wù)團隊和管理層清晰地闡述模型表現(xiàn)，并基于數(shù)據(jù)提出 模型迭代或應(yīng)用策略的優(yōu)化建議。 2. 3. 流失歸因深度分析與策略輸出： a. 結(jié)合模型預(yù)測結(jié)果與CRM、用戶行為、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、競對動態(tài)等多維數(shù)據(jù)，開展流失原 因的深度專題分析，洞察不同用戶群體的核心流失驅(qū)動因素。 b. 構(gòu)建流失用戶畫像，識別關(guān)鍵的流失預(yù)警信號和“異動事件”，為模型引入實時動態(tài)調(diào) 整機制提供數(shù)據(jù)支持。 c. 輸出高質(zhì)量的《客戶流失歸因分析報告》，不僅要解釋“為什么流失”，更要提出具體、 可落地、數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)對策略建議（如產(chǎn)品優(yōu)化、服務(wù)流程改進、精準(zhǔn)營銷方案等）。 中間層特征挖掘與提煉： a. 深度理解電信業(yè)務(wù)邏輯，對現(xiàn)有的海量原始數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)性的加工、聚合與提煉，構(gòu) 建能夠提升模型預(yù)測能力的中間層特征。 b. 負(fù)責(zé)新特征的定義、計算、驗證和維護，構(gòu)建并豐富項目的核心特征庫（Feature Store）。例如：客戶消費飽和度、社交網(wǎng)絡(luò)影響力、家庭業(yè)務(wù)綁定強度、終端使用偏好 等復(fù)合指標(biāo)。 c. 與算法工程師緊密協(xié)作，將驗證有效的中間層特征應(yīng)用到模型的迭代優(yōu)化中，持續(xù)提 升模型精準(zhǔn)率與召回率。 任職要求 (Qualifications): ? 學(xué)歷與經(jīng)驗： 計算機、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、信息管理等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；2-5年數(shù)據(jù) 分析或數(shù)據(jù)運營相關(guān)工作經(jīng)驗。 ? 核心技術(shù)能力：精通SQL，尤其擅長Hive QL，能夠獨立完成復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)提 取、清洗、整合與分析工作；有大數(shù)據(jù)量下的SQL性能優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先。 ? 核心軟實力：優(yōu)秀的數(shù)據(jù)敏感度和深刻的業(yè)務(wù)洞察力，能夠從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī) 律、定位問題，并形成自己獨到的見解和判斷。 ? 具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S能力和結(jié)構(gòu)化分析能力，能夠?qū)⒛：臉I(yè)務(wù)問題拆解為可分析的 數(shù)據(jù)問題。 ? 出色的溝通表達和報告撰寫能力，能用通俗易懂的語言將數(shù)據(jù)結(jié)論和專業(yè)建議清晰地 呈現(xiàn)給業(yè)務(wù)方。 ? 態(tài)度與精神：具備強烈的好奇心和主動性，不滿足于“取數(shù)”，樂于鉆研數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏 輯和潛在機會。 ? 有責(zé)任心，工作細(xì)致，能保證數(shù)據(jù)和結(jié)論的準(zhǔn)確性。 加分項 (Bonus Points): ? 熟練使用Python（Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn）進行數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析和可視 化。 ? 有電信行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)用戶增長或大型零售行業(yè)的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，深刻理解客戶生命周期運 營。 ? 了解機器學(xué)習(xí)基本原理，有與算法團隊協(xié)作進行模型特征工程或效果評估的經(jīng)驗。 ? 有使用Tableau, Power BI, Superset等 BI工具進行可視化報表開發(fā)的經(jīng)驗。