工作内容 1. 负责供热系统“源-网-站-户”全链条数据的采集、清洗与深度挖掘，支持负荷预测与管网平衡优化； 2. 构建供热能耗、设备运行状态、用户室温等核心数据分析模型，推动精准调控与节能目标实现； 3. 配合智慧供热平台建设，完成数据可视化展示及异常情况预警分析； 4. 对多类运营数据进行系统性分析，识别潜在优化点并输出改进依据。 岗位要求 1. 大专及以上学历，数据挖掘、统计学、计算机等相关专业背景； 2. 熟练掌握Python（NumPy/Pandas）以及Spark、Hive等大数据处理工具； 3. 具备扎实的数理统计知识，熟悉回归、聚类等常用算法，有能源或物联网领域数据分析经验者优先； 4. 能够结合供热业务实际场景开展数据分析，形成可落地的优化建议； 5. 具备AI建模与运算能力者优先考虑。

岗位职责： 负责投研领域行业研究相关数据的收集、核对、数据模板设置等辅助性工作。 岗位要求： 1、熟练掌握Excel常用函数（如if，vlookup，index与match，iferror，round，hlookup等）。 2、具备良好的数据敏感度，工作认真踏实，注重细节，责任心强。 3、需为重点高校本科或研究生在读，金融、经济、统计、数据类等相关专业背景。

9:00-18:00 周末双休 岗位职责： 1、预测：承担项目业务量趋势的预判工作，运用专业工具持续优化并校准预测模型，提高预测精准度； 2、排班：结合历史数据、业务量预测结果及进线波动规律，科学制定人员班次安排，高效配置人力资源，保障服务响应时效达标； 3、现场监控： 1）实时跟踪各班次出勤状况及项目运行时段内的进线动态，及时调度人力应对突发情况或合理安排人员下线，确保人力成本与服务质量处于平衡状态； 2）输出项目KPI实时完成情况，协同管理团队调配资源，保障指标合规、合理、准确达成； 4、报表：汇总整理项目各类运营数据，开展数据清洗、统计分析及报表体系优化等工作； 5、基础工作：负责日常考勤管理、绩效数据核算及岗位职责执行情况的监督落实； 6、流程改进&流程标准化：通过数据收集与趋势分析，总结运营问题，协同运营业务团队推动流程优化与标准建立。 任职条件： 1、大专及以上学历，熟练掌握Excel等常用办公软件； 2、具备1年以上呼叫中心WFM相关工作经验或现场调度管理经验者优先； 3、对数据敏感，能通过数据分析识别问题，并有效协调资源予以解决； 4、具备良好的沟通协调能力，工作认真细致，责任心强，能适应高强度工作节奏。

技能要求 1. 具备同行业办公类产品运营、用户服务或相关项目实践经验者优先考虑。 2. 熟练掌握各类办公软件及Jira等流程管理工具。 3. 具备一定的内容分析与数据处理能力，能够高效完成日常信息的收集、整理与归纳。 4. 工作态度端正，责任心强，服从工作安排，具备良好的抗压与执行能力。

一、学历与工作经验 本科及以上学历，3年及以上资深数据分析师岗位经验，优先考虑具备互联网、电商、软件、零售等行业背景者，具有复杂业务场景分析实践者更具优势。 二、核心硬技能 1. 数据处理与工具能力 - 精通SQL，具备大规模数据查询优化及高效数据清洗的实战经验； - 熟练使用Python或R语言，可独立完成数据分析模型构建并推动其在业务中落地应用； - 具备机器学习模型在实际业务中规模化部署经验（如个性化推荐、风险预警等）； - 精通Tableau/Power BI等可视化工具，能够搭建企业级数据看板； - 了解数据仓库体系结构，熟悉ETL流程，可协同数据开发团队明确指标定义，推进数据资产体系建设。 2. 业务分析与落地能力 - 具备拆解复杂业务问题的能力，能独立承担核心模块（如用户增长、营收转化、成本优化）的全流程数据分析工作； - 熟悉A/B测试完整流程，能基于实验结果输出数据洞察以支持决策，有主导大型A/B测试项目落地经验者优先。 三、综合素质与软实力 1. 逻辑思维严谨，数据敏感度高，善于从数据中发现潜在业务增长点； 2. 具备良好的跨部门协作能力，有牵头跨团队数据项目经历者更受青睐； 3. 有指导他人经验者优先，可沉淀标准化分析方法或模板，助力团队效能提升； 4. 承压能力强，能快速响应业务紧急需求，具备持续学习与创新意识者加分。

1. 负责教育机构人力资源数据（招聘、绩效、考勤）及业务运营数据（招生、课程、营收）的采集、整理与核对，确保信息真实准确； 2. 构建并维护数据表单与数据库系统，建立标准化数据规范，按时更新数据记录台账； 3. 开展数据统计与分析工作，生成招聘转化率、员工留存率、课程销售变化趋势等关键指标报告； 4. 设计可视化图表（如折线图、饼图等），为管理团队在人力配置和业务规划方面提供数据支持； 5. 协同人力资源、行政及业务部门，响应个性化数据查询需求，提供精准的数据分析服务； 6. 定期执行数据备份任务，确保信息安全，持续优化数据处理机制，提高整体工作效率。

【岗位职能】 1、数据分析：对城市整体数据、人员产出情况、逾期与驳回情形开展分析，保障城市运营的良性发展； 2、风控运营：推动风控政策的传达执行，监督客户资质审核，协助城市端做好风险防控，归纳典型风险案例并进行宣导； 3、流程培训：依据公司风控规范、产品内容、业务流程及系统后台操作，面向销售团队实施培训并确保落地执行； 4、业务支持：负责车贷流程跟进，客户资料归档管理，以及合同、GPS等相关物料的申领与日常管控。 【任职要求】 1、本科及以上学历，熟练掌握WORD、EXCEL、PPT等办公软件； 2、1年以上工作经验，具备良好的沟通能力、学习能力和抗压能力； 3、积极进取，工作细致，责任心强，具备较强的适应性； 4、有移动互联网或金融行业从业背景者优先考虑。 【公司福利】 1、入职即缴纳社保和公积金； 2、享受法定节假日及带薪年假； 3、生日福利、高温补贴、团队outing、节日惊喜关怀等多项员工关怀福利…

岗位职责： 1、预测：承担项目业务量趋势的预判工作，运用专业工具持续调优预测模型，提高预测精准度； 2、排班：结合历史数据、预测业务量及进线波动规律，科学制定人员排班计划，高效配置人力资源，保障服务响应时效达标； 3、现场监控： 1）实时跟踪各班次出勤状况及服务时段内的进线动态，及时调度人力应对突发情况或合理安排下线，确保人力投入与服务质量保持平衡； 2）输出项目KPI实时完成情况，协同管理团队统筹资源，保障指标达成过程准确、合规、可控； 4、报表：负责项目各类运营数据的汇总与分析，包括数据归集、统计处理及报表体系优化等工作； 5、基础工作：执行日常考勤管理、绩效数据核算及岗位职责落实情况的监督； 6、流程改进&流程标准化：通过数据收集与趋势分析，协同运营团队推动流程优化与标准体系建设。 任职条件： 1、大专及以上学历，熟练掌握Excel等常用办公软件； 2、具备1年以上呼叫中心WFM相关经验或现场调度管理经验者优先考虑； 3、对数据具有敏锐洞察力，能通过数据分析识别问题并协调资源有效解决； 4、具备良好的沟通协调能力，工作认真细致，责任心强，能适应高强度工作节奏；

职位描述 1. 供应链数据链路整合：协同采购、仓储、物流及生产等业务环节，统一数据标准，梳理并完善相关数据质量管理规范。 2. 数据基础体系搭建：参与公共模型建设，开展业务逻辑的归集与梳理工作。 职位要求 1. 行业背景：具有3年及以上在供应链、生产制造、零售物流领域从事数据分析工作的经验，熟悉采购、库存管理、仓储配送、产销预测等全链路业务流程，具备供应链数据分析实践者优先； 2. 项目经历：主导或完整参与过供应链类数据项目落地，独立完成过库存优化、需求预测、成本分析、供应链运营看板建设、产销协同分析等相关项目；能够通过数据分析输出可执行的业务改进方案者优先； 3. 技术能力：熟练运用SQL，可独立完成多源数据的抽取、清洗、整合与标准化处理；精通Excel高级功能（如数据透视表、VLOOKUP、PowerQuery等）；熟练操作帆软等BI工具，具备独立设计并优化业务数据看板的实际经验； 4. 综合素质：具备较强的业务洞察力，能从数据中识别业务异常波动，深入理解供应链在成本控制、运营效率与风险管理等方面的关键问题；具备结构化分析问题的能力，能基于数据推导因果关系，并提出合理且可实施的解决方案；具备良好的沟通表达与跨团队协作能力，能清晰传达分析结果，推动优化举措有效落地；具备较强的自我驱动力与学习能力，能快速适应业务发展与技术更新节奏

职位概述： 作为数据分析师/建模师，您将负责将原始数据转化为具有实际指导意义的业务洞察。您需要开展数据分析、构建可视化报表，并搭建高效的数据模型，为公司各层级的决策提供数据支持。您将与业务方、数据工程师及数据科学团队密切协作，确保所用数据的准确性、完整性与业务相关性。 任职要求： -具备2年以上数据分析或建模相关工作经验。 -熟悉主流云平台及相关数据服务。 -有机器学习基础知识或实践经验者优先考虑。 -技能要求： -精通SQL，能够高效完成数据提取与处理任务。 -拥有使用数据可视化工具进行报表开发的实际经验。 -掌握基本统计方法和数据建模核心理念。 -具备良好的英文读写与沟通能力。

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招聘生产技术人员10名。要求大专及以上学历，农学相关专业，有花卉生产管理种植经验者优先考虑。岗位职责包括：负责生产项目的制定与实施，作为项目负责人培养；制定本项目的种植规划、生产管理制度和操作规程；制定年度生产计划并监督执行；及时有效处理基地作物生产中突发情况与重大技术问题；建立并及时更新作物栽培技术资料库；负责对各基地生产人员进行栽培技术培训。薪资福利：第一年基本薪资3500-4000元/月（工资构成：基本薪资+补贴+管理计件），1-3个月实习期，实习期发放工资80%；一年后根据工作情况及表现定岗及谈定年薪。由公司统一提供食宿。福利包括五险、节日福利、季度劳保、团建、员工旅游等。休息休假按照国家法定节假日放假休息。工作地址：昆明市富民县农业标准示范园区。

手部动作视频采集 采集内容: 日常手部活动，包括但不限于:洗碗、扫地、整理物品、浇水，拆快递，烹饪等家务相关手部动作。按照自己习惯的方式来做就行。 设备：无特殊设备要求，手机拍摄就行，机型不限，按指导完成手部状态记录即可。 薪资标准：18-35元/时 结算时间：每天结算 参与要求: 日常能正常进行家务活动并录制

工作内容：根据公司规定完成每日“数据采集”任务。操作简便，正规可靠。每天工作约两小时，日结薪资200-500元，当日结算！ 要求：需自带设备，具备三年及以上驾驶经验。 符合条件者欢迎主动联系咨询！先沟通再投递

工作职责 （一）系统优化与落地支持： 1、围绕 SaaS 系统、企微系统等核心业务工具，结合实际业绩目标识别系统使用中的关键瓶颈，制定切实可行的优化方案，并持续追踪实施成效； 2、编写系统操作指南、培训资料等文档，面向内部团队（业务/门店）组织培训，提供日常技术答疑，保障系统稳定高效运行； 3、规划系统迭代路径，厘清优化重点与优先顺序，搭建“技术-业务”联动机制，提升一线需求响应速度，压缩需求从提出到上线的周期。 （二）技术创新与流程升级 1、探索 AI 技术在现有系统中的融合应用，联合业务及门店团队推进流程自动化落地，尝试新型运营模式，提高整体运作效率（核心潜在职责）。 （三）数据分析与决策支持 1、整合分析公司各区域运营数据，发现数据背后存在的业务痛点与增长潜力，为战略制定提供有力支撑； 2、跟踪关键业务指标（如用户活跃度、转化率等）变动趋势，深入剖析异常波动原因并推动闭环解决； 3、按时输出日/周/月维度的数据报告，确保管理层和业务团队及时掌握经营动态，助力业绩稳步提升。 二、跨部门协作推进 1、统筹业务、门店与技术团队的协同节奏，推动系统更新、数据应用与业务策略深度融合，保障业务目标顺利达成。 三、任职要求 1、大专及以上学历，具备主导系统从 0 到 1 搭建的实际经验，熟练掌握系统优化逻辑与数据分析方法，可独立完成数据归因与问题诊断； 2、熟悉美容行业运作流程，了解美业相关系统（如门店管理、客户运营类平台）的优化关键点； 3、具备良好的沟通协调能力和服务意识，能高效对接内外部协作团队； 4、适应性强，面对业务调整能迅速应对，拥有独立分析问题与做出判断的能力。 5、优先考虑条件：① 具备美业 SaaS 系统实施或运维背景者；② 拥有完整系统优化案例或成功数据分析项目经验（如用户增长、效率提升）者。 四、福利体系 薪资保障：6000-8000 元 / 月，依据能力与经验可适度上浮； 基础福利：五险（养老 / 医疗 / 失业 / 工伤 / 生育保险）、法定节假日正常休假； 其他福利：节日福利、团建活动、业绩达标奖金（具体以公司最新政策为准）。

该岗位为外包岗，介意者请勿投递 岗位职责： 1、深入理解业务场景下的数据需求与核心痛点，主动识别数据应用机会，开展问题诊断并提供端到端的解决方案 2、承担项目中的数据分析、数据治理及数据挖掘等相关工作 3、参与数据业务沟通协作，输出数据表设计规范及相关标准文档 4、负责数据业务需求梳理，开展算法模型、标签体系等方向的数据分析与挖掘工作 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机相关专业，具备3年以上数据分析工作经验，具有扎实的业务理解能力与技术积累 2、有算法模型设计经验，主导或参与过实际业务场景中算法模型构建者优先 3、熟悉主流大数据技术栈，如Hadoop、Hive、Hbase、ZooKeeper、Spark、MPP等 4、熟练掌握Excel、SQL、Python等工具进行数据提取、统计与分析 5、思路清晰，具备较强的学习能力和灵活应变思维，能够快速掌握新知识新技术

工作职责 客户体验研究：整合客户全生命周期信息，聚焦触达、转化、留存及流失环节开展专项分析，融合行为数据与调研反馈识别体验瓶颈，形成客户体验评估报告。 日常业务分析：搭建 BI 可视化报表，定期输出数据简报，统一并优化指标定义；针对核心业务问题独立推进数据分析任务，提供可靠结论支持决策制定。 跨区域数据协同：协助集团推进数据治理与系统平台升级；为服务改进项目提供数据衡量方案；沉淀并共享西北三校数据成果，建立区域间数据联动机制。 通过数据驱动业务发展，实现风险预判，助力服务流程与运营效率持续提升。 任职要求 本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先考虑。 熟练使用 Office、SQL，掌握 Tableau/Power BI 等数据可视化工具；精通 Python/R/SPSS/SAS 中至少一种分析工具，熟悉回归、聚类、时间序列等主流分析模型。 具备独立撰写数据分析报告的能力，拥有良好的跨团队协作意识；能熟练运用 AI 工具提升工作效率者优先。 有用户或客户体验类分析项目经验者优先。 思维严谨，具有系统化思考能力，责任心强，能够提出优化建议并推动执行落地。

工作职责 ： （1）配合销售团队与客户沟通，深入挖掘并明确客户需求。 （2）基于客户实际需求，协调研发团队制定可行的技术解决方案； （3）执行数据验证工作，评估数据的完整性、准确性与安全合规性； （4）参与数据分类管理及标准规范的制定与维护； （5）开展数据结构梳理，设计数据概要模型、逻辑架构等相关模型； （6）协同市场部门完成业务流程与数据体系的整理分析，输出分析文档； 任职要求 ： （1）大专及以上学历，统计、数学、计算机等相关专业优先，具备良好文字表达能力，掌握Python、MySQL及常用数据分析软件； （2）熟练运用Office办公软件，具备较强的网络信息检索能力和AI工具应用经验； （3）责任心强，具备吃苦耐劳品质、团队协作精神，可接受一定程度加班； （4）有数据治理相关项目经验者优先录用； （5）对互联网领域、大数据技术及相关应用场景有较强兴趣。

大学专科，(排班：白班9：00-18：00 晚班：13：30-23：00） 1. 思维敏捷，学习能力突出： - 能迅速掌握业务逻辑，适应多样化的工作场景。 - 具备良好的分析与判断能力，可独立处理复杂工作事项。 2. 数据处理与分析技能： - 熟练运用Excel开展数据整理与分析，具备SQL技能者更佳。 - 能够挖掘数据价值，为运营决策提供有力支持。 3. 协作与沟通能力： - 表达清晰，善于跨团队协作，确保信息高效传递。 - 有项目推进经验者优先，能有效跟进任务进度并保障执行质量。 4. 市场洞察与策略规划能力： - 关注市场动态与用户需求变化，具备制定可行推广方案的能力。 1. 多维度数据管理与分析： 负责数据的收集、清洗与结构化处理，提炼关键业务发现，助力决策提升。 2. 线上推广内容需求输出： - 结合业务目标，编写详实的推广素材需求说明，协同设计团队完成内容产出。 - 监测素材投放效果，持续提出优化方向。 3. 线上素材及SKU策略设置： - 熟悉电商平台或广告系统操作流程，完成策略上线与动态调整。 4. 市场与用户调研工作： - 制定调研计划，整合用户反馈与市场信息，形成分析报告。 - 借助竞品对比和用户行为分析，输出可行性优化建议。 5. 智能客服模型调优： - 优化智能客服Prompt设计，提高应答准确率与用户体验。 - 基于数据分析评估模型运行情况，推动迭代改进。 6. 跨部门协同推进： - 与业务、产品、技术等团队保持紧密沟通，保障项目顺利实施。 - 统筹资源，及时解决执行中的问题，确保各项工作按时交付。

岗位职责： 1. 服装企业数据处理相关工作 2. 负责数据报表的汇总与归类 任职要求： 1. 熟悉Excel常用功能，如公式运用、数据透视表操作 2. 是否具备经验均可，欢迎新人加入

岗位职责: 主导需求调研、分析、文档编写与确认工作 将业务需求转化为需求说明书、用户故事、流程图、业务规则及验收准则 组织业务沟通会，推动范围界定、优先级排序、风险识别与关键决策达成共识 联动业务、产品、技术、运营、风控及外部协作方共同推进项目落地 维护项目各类资料（计划表、RAID记录、行动项清单、进展报告等） 跟进项目依赖项、潜在风险、问题点及变更请求，并推动处理或及时上报 支持敏捷或混合开发模式下的各项流程（如需求池管理、迭代规划、评审与汇报） 协助UAT执行、业务侧准备、上线支撑及发布后的使用跟踪 运用AI工具优化文档撰写、分析质量与项目进度管控效率 指导初级BA/PM成长，总结并推广可复用的实践方法 任职要求: 具备丰富的业务分析师/项目经理/交付管理相关经验 拥有扎实的业务分析技能（包括需求梳理、流程建模、文档编制等） 具备良好的项目管理能力（涵盖计划制定、过程跟踪、治理机制与风险应对） 熟悉敏捷/Scrum/瀑布及混合型项目管理模式 具备出色的干系人沟通与协调能力 能够独立开展工作，适应复杂与多变的业务环境 熟练操作协作平台与项目管理工具（具备AI工具应用经验者优先） 有金融科技、银行、信贷或合规领域工作经验 参与过AI应用、数字化转型或自动化类项目实施 了解信贷全周期流程（如开户、授信审批、贷后管理、催收等环节） 具备UAT测试、变更管理或上线后效果评估实践经验 英语具备流畅沟通能力

1、需掌握至少一种数据库技术，精通SQL操作，具备扎实的数据分析、挖掘、清洗及建模实战经验；熟练使用如MySQL/Hive/Spark SQL等工具，掌握多表连接、子查询、窗口函数、分组聚合、索引调优及数据抽取清洗流程； 2、熟练运用数据分析编程语言：Python（主流）、Pandas、NumPy、Matplotlib/Seaborn，完成数据清洗、格式转换、统计分析与可视化呈现； 3、熟练操作BI可视化平台：Power BI、Tableau、FineBI、Quick BI，能够独立设计仪表板、监控报表、可视化图形及自动化报表系统； 4、理解指标体系构建方法，熟悉漏斗模型、用户留存、行为归因等分析框架，能将业务问题转化为数据问题，拆解关键环节，定义核心指标并搭建完整指标体系（如日活、留存率、转化率、GMV等）； 5、具备统计学、机器学习与数据挖掘相关理论基础与实际项目经验，涵盖概率统计、数据挖掘流程、常用算法应用（大数据技术：Hive、Spark、数据仓库、ETL流程、埋点数据逻辑）——了解机器学习基础模型如回归、聚类、决策树、用户画像构建、预测分析等；