大数据开发工程师

一、岗位职责

1.数据体系建设与维护：

（1）负责电商数据仓库（包括商品、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保障工作。

（2）设计并开发数据ETL流程，确保数据的准确、完整与及时同步。

（3）搭建并运维企业级电商数据报表体系（如BI仪表盘），实现核心业务指标的自动化监控与可视化呈现。

2.业务专题分析：

（1）用户分析：建立用户画像体系，开展用户生命周期价值（LTV）分析、用户分群（RFM模型）、新老客户行为对比、流失预警及召回策略研究。

（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，提出可行性优化建议。

（3）商品分析：进行销售表现分析（如ABC分类、爆款与滞销品诊断）、库存周转效率分析、价格弹性研究及商品关联推荐挖掘。

（4）营销活动分析：对各类促销活动（如大促、优惠券发放、限时抢购）进行效果评估与ROI测算，并完成活动复盘，为后续策略提供数据支持。

3.数据驱动决策与赋能：

（1）协同产品、运营、市场等团队，将数据分析结果转化为可落地的业务优化方案。

（2）运用A/B测试、因果推断等科学方法，评估产品功能更新和运营动作的实际影响。

（3）定期输出专业数据分析报告，并向管理层和业务部门汇报，推动数据文化在组织内的落地。

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），解决具体问题，例如销量预估、用户流失预测、个性化推荐系统建设等。

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、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）。

2.数据分析工具：熟练掌握SQL，能够高效完成复杂查询与数据处理任务；

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，能独立完成数据看板开发。

3.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。