宝山区
职位详情
一、岗位职责
1.电商业务数据建设
- 负责电商业务相关基础数据的搭建与维护，涵盖基础数据模型的创建、优化及报表开发工作，确保数据的准确性与完整性，为业务决策提供坚实数据支撑。
- 深度参与业务系统的数据开发，打通各业务环节数据链路，实现数据的高效流转与共享，提升业务运营效率。
2.大数据技术应用与模型探索
- 深入理解电商平台复杂业务逻辑，密切关注大数据领域前沿技术发展趋势，积极探索并构建适用于站内活动的激活归因模型，精准评估活动效果，助力营销策略制定。
- 主导数据仓库的全流程建设，熟练运用流式计算、离线计算等先进技术手段，对海量、多源、异构数据进行高效清洗、ETL处理，保障数据质量，为数据分析与挖掘筑牢根基。
3.数据产品研发与业务赋能
- 全程参与数据产品及应用的研发项目，从需求分析、方案设计到开发实现、上线运维，深度挖掘数据背后的业务价值，打造贴合业务需求的数据产品，推动数据化运营深入开展。
- 与业务团队紧密合作，基于数据分析结果提供专业见解与建议，助力业务部门优化运营策略、提升业务绩效，以数据驱动业务创新发展。
4.商品数据专项分析
- 针对商品管理各环节，如商品生命周期、爆旺平滞分析、利润模型构建等，运用数据分析工具与算法技术，建立科学合理的分析模型，为商品采购、销售、库存管理等提供数据依据，实现商品精细化运营。
- 开发并持续优化智能补货系统，综合考量历史销售数据、市场趋势、季节因素、天气数据等多维度信息，动态调整补货节奏，在保障商品供应的同时，有效降低库存成本。
- 搭建AI定价模型，实时抓取竞品价格、平台流量规则及市场动态信息，通过数据分析与算法优化，实现商品价格的动态调整，提升商品市场竞争力与盈利能力。
5.数据可视化与团队支持
- 设计并开发多层级、多维度的数据仪表盘和报表，运用数据可视化技术将复杂数据以直观、易懂的方式呈现，为管理层及业务团队提供清晰、准确的数据洞察，辅助日常运营管理与战略决策。
- 培训业务部门人员熟练使用数据分析工具，分享数据分析方法与技巧，培养业务团队数据意识，推动数据驱动文化在企业内部的普及与落地。
二、任职要求
1.教育背景与专业知识
- 本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业优先，具备扎实的数学基础、统计学知识及计算机编程能力。
2.工作经验
- 拥有3年及以上数据分析、数据开发相关工作经验，具有消费行业、零售行业、电商行业从业经历者优先，熟悉电商业务流程与数据特点，能够快速理解并解决业务数据问题。
3.技术技能
- 熟练掌握SQL（Hive）语言，可独立完成复杂的数据提取、加工、处理和分析任务；对统计模型与可视化工具（如Tableau、PowerBI等）有丰富使用经验，能够将数据分析结果以直观、美观的方式呈现。
- 精通至少一种主流编程语言，如Python、Java，具备良好的编程习惯与代码质量意识；熟悉常用大数据技术框架，如Hadoop、Spark、Flink、Hive、Hbase、Clickhouse等，能够在大数据环境下进行数据处理与开发工作。
- 掌握数据仓库设计与建模方法，能够根据业务需求设计合理的数据仓库架构与模型；具备ETL工具使用经验，能够高效完成数据从源系统到数据仓库的抽取、清洗、转换与加载过程。
- 了解机器学习、深度学习基础知识，具备一定的算法实践能力，能够运用数据分析建模方法解决实际业务问题，如销售预测、用户画像、推荐系统等；有爬虫能力者优先考虑，可获取外部数据补充业务数据来源。
4.能力素质
- 对数据具有高度敏感性，善于从海量数据中挖掘有价值信息，具备较强的数据分析、数据挖掘及问题解决能力，能够运用数据驱动的思维方式为业务发展提供创新解决方案。
- 具备良好的沟通协调能力与团队合作精神，能够与业务部门、技术团队等各方面人员进行有效沟通与协作，共同推进项目实施；具有较强的责任心与执行力，能够在压力环境下高效完成工作任务。
- 具备较强的学习能力与创新意识，能够快速掌握新知识、新技术，适应不断变化的业务需求与技术发展趋势，积极探索数据在电商业务中的新应用场景与价值。
1.电商业务数据建设
- 负责电商业务相关基础数据的搭建与维护，涵盖基础数据模型的创建、优化及报表开发工作，确保数据的准确性与完整性，为业务决策提供坚实数据支撑。
- 深度参与业务系统的数据开发，打通各业务环节数据链路，实现数据的高效流转与共享，提升业务运营效率。
2.大数据技术应用与模型探索
- 深入理解电商平台复杂业务逻辑，密切关注大数据领域前沿技术发展趋势，积极探索并构建适用于站内活动的激活归因模型，精准评估活动效果，助力营销策略制定。
- 主导数据仓库的全流程建设，熟练运用流式计算、离线计算等先进技术手段，对海量、多源、异构数据进行高效清洗、ETL处理，保障数据质量，为数据分析与挖掘筑牢根基。
3.数据产品研发与业务赋能
- 全程参与数据产品及应用的研发项目，从需求分析、方案设计到开发实现、上线运维，深度挖掘数据背后的业务价值，打造贴合业务需求的数据产品，推动数据化运营深入开展。
- 与业务团队紧密合作，基于数据分析结果提供专业见解与建议，助力业务部门优化运营策略、提升业务绩效，以数据驱动业务创新发展。
4.商品数据专项分析
- 针对商品管理各环节，如商品生命周期、爆旺平滞分析、利润模型构建等，运用数据分析工具与算法技术，建立科学合理的分析模型，为商品采购、销售、库存管理等提供数据依据，实现商品精细化运营。
- 开发并持续优化智能补货系统，综合考量历史销售数据、市场趋势、季节因素、天气数据等多维度信息，动态调整补货节奏，在保障商品供应的同时，有效降低库存成本。
- 搭建AI定价模型，实时抓取竞品价格、平台流量规则及市场动态信息，通过数据分析与算法优化，实现商品价格的动态调整，提升商品市场竞争力与盈利能力。
5.数据可视化与团队支持
- 设计并开发多层级、多维度的数据仪表盘和报表，运用数据可视化技术将复杂数据以直观、易懂的方式呈现，为管理层及业务团队提供清晰、准确的数据洞察，辅助日常运营管理与战略决策。
- 培训业务部门人员熟练使用数据分析工具，分享数据分析方法与技巧，培养业务团队数据意识，推动数据驱动文化在企业内部的普及与落地。
二、任职要求
1.教育背景与专业知识
- 本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业优先，具备扎实的数学基础、统计学知识及计算机编程能力。
2.工作经验
- 拥有3年及以上数据分析、数据开发相关工作经验，具有消费行业、零售行业、电商行业从业经历者优先，熟悉电商业务流程与数据特点，能够快速理解并解决业务数据问题。
3.技术技能
- 熟练掌握SQL（Hive）语言，可独立完成复杂的数据提取、加工、处理和分析任务；对统计模型与可视化工具（如Tableau、PowerBI等）有丰富使用经验，能够将数据分析结果以直观、美观的方式呈现。
- 精通至少一种主流编程语言，如Python、Java，具备良好的编程习惯与代码质量意识；熟悉常用大数据技术框架，如Hadoop、Spark、Flink、Hive、Hbase、Clickhouse等，能够在大数据环境下进行数据处理与开发工作。
- 掌握数据仓库设计与建模方法，能够根据业务需求设计合理的数据仓库架构与模型；具备ETL工具使用经验，能够高效完成数据从源系统到数据仓库的抽取、清洗、转换与加载过程。
- 了解机器学习、深度学习基础知识，具备一定的算法实践能力，能够运用数据分析建模方法解决实际业务问题，如销售预测、用户画像、推荐系统等；有爬虫能力者优先考虑，可获取外部数据补充业务数据来源。
4.能力素质
- 对数据具有高度敏感性，善于从海量数据中挖掘有价值信息，具备较强的数据分析、数据挖掘及问题解决能力，能够运用数据驱动的思维方式为业务发展提供创新解决方案。
- 具备良好的沟通协调能力与团队合作精神，能够与业务部门、技术团队等各方面人员进行有效沟通与协作，共同推进项目实施；具有较强的责任心与执行力，能够在压力环境下高效完成工作任务。
- 具备较强的学习能力与创新意识，能够快速掌握新知识、新技术，适应不断变化的业务需求与技术发展趋势，积极探索数据在电商业务中的新应用场景与价值。
2026-09-27 13:58
IP属地：上海
职位福利
本科3-5年Java要求数据开发经验Doris/DruidETL开发经验数据建模经验非外包类数据平台开发经验SQLHiveElasticsearchSpark数据仓库开发经验Python
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