数据职位招聘信息

1、 构建并优化平台物流数据看板体系和数据分析体系，提升业务决策效率

2、深度分析看清业务问题、机会及破局点，协同横向优化

3、 联合数据团队,构建多维分析、离线建模可视化等分析工具

解决方案销售职位主要负责推动公司的业务发展。该职位需要深入了解客户需求，为客户提供专业的解决方案和服务。

我们正在招聘一位数据与机器学习平台工程师，负责设计、构建和维护支持大规模研究、训练与生产工作流的底层平台与管道。 你将确保在混合环境（云 + 本地）中实现高效、稳定、可复现的机器学习运维，让研究人员专注于研究本身，而非基础设施。

您将负责全球数据合规，并深度参与公司整体合规治理体系的建设与运营。

1、数据分析 - 结合业务痛点通过数据分析找到生意现象的本质原因，及推荐决策和期待的决策效果；

2、发展战略制定 -结合业务发展目标和现今痛点，定位并量化业务未来的发展主要动力，能制定未来短期中期和长期业务发展规划和战略，用数据指导业务发展战略；

高级数据副总裁（Sr Data_AVP）将在金融服务行业中负责数据管理和分析工作，确保数据的准确性和有效性以支持业务决策。您将与业务团队紧密合作，为公司带来数据驱动的解决方案。

该岗位负责整合多渠道消费者数据，开展描述性、诊断性、预测性分析，并构建可支持业务决策的数据模型。

同时负责实验设计、可视化呈现及洞察输出，为各类业务策略提供数据支持。

我们的客户是一家全球知名的金融公司，目前正在招聘数据架构专家

我们正在寻找一位数据产品负责人，带领团队为业务部门提供数据解决方案，包括分析报告和 BI 仪表盘。该职位需要深入理解业务需求，确保数据质量，并推动产品迭代和用户采用。

工作职责：
1. 主要职责： 构建金融支付核心产品的关键业务指标体系，监控数据异常，分析潜在问题，及时识别业务风险，并提供专业建议以支持决策。
2. 数据驱动决策： 与业务团队合作，进行数据建模和迭代优化，运用AB测试等方法评估改进效果，推动业务部门的数据驱动决策。

工作职责：

负责大数据分析咨询业务的售前客户需求沟通和理解，熟悉企业经营方式，深刻理解企业营销、销售、产研、财务、售后等至少两个以上领域，基于公司的大数据/AI产品和服务为客户定制解决方案

我们的客户是一家大型的物流供应链公司，现正热招数据中心经理岗位。

我们的客户是中心的电讯服务供应商，紧贴"新基建"发展，需要招一名北方区销售总监（工作地点北京/大连/哈尔滨均可），带领团队更好地发展业务。

This is an exciting opportunity for a Data Scientist to join a good business services company in Shanghai. The role involves working within the Data department to deliver data insights and solutions.

• Develop and maintain data models that align with business requirements and technical constraints.
• Collaborate with cross-functional teams to define data architecture strategies.
• Ensure data integrity, security, and compliance with industry standards.
• Lead data integration projects and manage data migration activities.

数据分析专家 - 战略部职位为生命科学行业提供数据分析支持，专注于战略决策和业务优化。此职位需要熟练的分析技能以及对行业趋势的深入理解。

资深数据工程师将在金融服务行业的技术部门工作，负责开发和维护复杂的数据系统。该职位需要具备扎实的数据工程技术和解决问题的能力。

管理营销中心 数据和系统

Job Responsibilities:

• Data Analysis: Perform in-depth data analysis to identify trends and insights.
• Product Development: Drive the development of data-driven products and services.
• User Experience: Ensure data products meet the needs of end-users and enhance their experience.

• You will work on various aspects of Big data analytics and development, Data Management, Governance and Information Architecture.
• Design and develop data solution architecture on scalability, good performance and flexibility throughout the entire data life cycle (ingestion, storage and consumption
• Define and prioritise product requirements, user stories, and acceptance criteria for data and analytics products and ensure what was agreed gets delivered