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大数据开发（电商方向）
1-1.5万元/月
数据开发经验不限大专及以上Java要求数据开发经验MySQL/SQL Server非外包类实时数仓开发经验数据平台开发经验FlinkSQLHive电商/零售行业经验Spark数据仓库开发经验Python
一、岗位职责
1.数据体系建设与维护：
（1）主导电商数据仓库（涵盖商品、订单、用户、流量、营销、推荐等主题）的数据需求梳理、模型构建及数据质量管控工作。
（2）设计并开发高效的数据ETL流程，保障数据的准确、完整与及时同步。
（3）搭建并持续优化企业级电商数据报表体系（如BI看板），实现核心业务指标的自动化追踪与可视化呈现。
2.业务专题分析：
（1）用户分析：构建用户画像体系，开展用户生命周期价值（LTV）分析、用户分层（RFM模型）、新老客户对比研究、流失预警及挽回策略探索。
（2）流量与转化分析：评估各渠道流量的来源质量、获客成本及转化路径，识别转化漏斗中的关键瓶颈，提出可落地的优化建议。
（3）商品分析：执行商品销售表现分析（如ABC分类、爆款与滞销品识别）、库存周转效率分析、价格弹性分析及商品关联推荐挖掘。
（4）营销活动分析：对各类营销活动（如大促、优惠券发放、限时抢购）进行效果评估与ROI测算，完成活动复盘，为后续策略制定提供数据支持。
3.数据驱动决策与赋能：
（1）协同产品、运营、市场等团队，将数据分析成果转化为切实可行的业务优化方案。
（2）运用A/B测试、因果推断等科学方法，评估产品功能更新与运营策略的实际影响。
（3）定期输出高质量数据分析报告，并面向管理层及业务部门进行汇报，推动数据文化落地。
4.数据模型与算法应用：结合实际业务场景，应用统计建模与机器学习技术（如聚类、分类、预测、推荐算法等），解决销售预测、用户流失预警、个性化推荐等关键问题。
二、任职要求
1.学历与经验：
本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、信息管理等相关专业优先考虑。
具备2年以上电商领域数据分析工作经验，熟悉电商业务逻辑及核心指标（如GMV、转化率、客单价、复购率等）。
数据分析工具：
熟练掌握SQL，能高效完成复杂查询、数据提取与处理任务。
熟练使用至少一种数据分析编程工具，如Python（Pandas,NumPy,Scikit-learn等）。
熟练掌握至少一种主流BI工具，如Tableau、PowerBI、FineBI、QuickBI等，具备独立搭建数据看板的能力。
数据库知识：
有Hadoop、Hive、Spark、Flink等大数据技术使用经验者优先。
了解常见数据库系统，如MySQL、Doris、Greenplum等。
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