崗位職責：
數據體系建設與處理

負責業(yè)務數據倉庫中特定主題域的數據模型設計、搭建與維護，構建清晰、準確、高效的底層數據表。

獨立完成端到端的ETL流程開發(fā)，從多源業(yè)務系統(tǒng)（如CRM、ERP、日志等）提取數據，進行清洗、轉換、集成和加載，確保數據質量和時效性。

編寫?效、可維護的SQL查詢和存儲過程，滿?復雜的數據加?和業(yè)務邏輯計算需求。

深度分析與洞察挖掘

運用Python進行數據深度分析、統(tǒng)計建模及探索性數據分析，?于用戶行為分析、業(yè)務趨勢預測、歸因分析等專題項目。

對接產品、運營、市場等業(yè)務部門，將模糊的業(yè)務需求轉化為明確的數據分析方案，通過數據定位業(yè)務問題、發(fā)現增長機會。

設計并監(jiān)控核心業(yè)務指標，建立數據預警機制，及時發(fā)現數據異常波動并分析原因。

數據可視化與產品化

主導或獨立使用Power BI，設計并開發(fā)公司級或部門級的交互式儀表板、自動化報表及數據產品。

精通Power BI數據建模，熟練運用DAX語言創(chuàng)建計算列、度量值和復雜業(yè)務指標，提升報表的性能與用戶體驗。

將分析結論通過可視化報告清晰呈現，定期向管理層和業(yè)務團隊匯報，驅動數據化決策。

數據治理與協(xié)作

撰寫并維護清晰的技術文檔，包括數據字典、ETL流程說明、報表邏輯文檔等。

作為數據橋梁，與數據工程師協(xié)作優(yōu)化數據管道，與業(yè)務團隊協(xié)作培訓并推廣數據工具的使用。

遵循數據安全與合規(guī)要求，確保數據處理過程的規(guī)范性和安全性。

任職要求：
硬性要求（必備）：

學歷與經驗： 統(tǒng)招本科及以上學歷，計算機、統(tǒng)計、數學、信息管理等相關專業(yè)優(yōu)先。擁有3年及以上全職數據分析或商業(yè)智能相關工作經驗。

SQL能力： 精通SQL，具有優(yōu)異的邏輯思維能力，能熟練編寫和優(yōu)化復雜查詢，熟悉窗口函數、性能調優(yōu)，有實際的數據倉庫或大數據平臺使用經驗。

可視化工具： 精通Power BI（或同類型主流工具如Tableau），具備從數據建模到前端發(fā)布的完整項目經驗，能獨立完成專業(yè)級儀表板開發(fā)。

編程與處理能力： 熟練掌握Python用于數據分析（必備Pandas、NumPy，了解PySpark、Scikit-learn者更佳），具備使用其進行數據清洗、處理和自動化腳本開發(fā)的能力。

ETL經驗： 具備扎實的ETL流程開發(fā)實踐經驗，熟悉Kettle、DataX、Airflow等至少一種ETL/任務調度工具，或能使用Python/SQL實現完整的ETL邏輯。

軟技能與業(yè)務能力：

具備強烈的數據敏感度和業(yè)務洞察力，能主動從數據中發(fā)現問題和價值點，而不只是被動取數。

擁有出色的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能與非技術背景的同事有效溝通，并清晰闡述分析結果。

具備優(yōu)秀的邏輯思維、問題解決能力和抗壓性，能獨立負責復雜分析項目，并推動問題閉環(huán)。

擁有強烈的責任心和自我驅動力，對數據質量有高標準要求，對新技術和新方法保持學習熱情。

優(yōu)先考慮條件（加分項）：

擁有互聯(lián)網、電商、金融、零售等某一行業(yè)的深度業(yè)務知識及相關分析經驗。

了解云數據平臺服務（如Azure Synapse、AWS Redshift、Google BigQuery）。

具備基礎的統(tǒng)計知識，了解A/B測試原理與應用。

擁有Microsoft PL-300（Power BI數據分析師） 或其他相關認證。

有使用Git進行版本管理或參與敏捷開發(fā)項目的經驗。