快手数据分析师（AI&大模型方向）-【数据分析中心】
任职要求
1、统计、数学、信息技术、生物统计、管理科学与数据分析本科以上学历，2-5年左右相关工作经历； 2、具有一定概率统计基础，良好的数据敏感度，了解常用的机器学习算法，能从海量数据中提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验者优先； 3、熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题； 4、有大项目经验，有丰富的…
工作职责
1、构建全面的、准确的、能反映服务业务线特征的宏观、微观指标体系，并基于业务监控指标体系，及时发现与定位业务问题； 2、与算法技术（社区科学线）进行紧密合作，用系统科学的分析方法，为算法进行优化方向探索，并提出有效的迭代建议； 3、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，对公司内外部数据进行挖掘，在深入的产品理解与用户洞察基础上，自主发掘课题，提出有实效的建议； 4、沉淀分析思路与框架，具有一定的数据产品能力，能够自行进行数据可视化，并能提炼数据产品需求，与相关团队（如技术开发团队） 协作并推动数据产品的落地； 5、与相关团队协作进行数据建模工作，推动业务部门的数据化运营，能够基于数据分析、量化建模、市场调研等工具对产品和市场进行理解和刻画，解决各种复杂商业分析问题，能独立完成从方案设计、数据加工与分析，到结论展示的整个流程； 6、与相关团队协作（如数据运营团队）组织数据技术与产品相关的理念、技能、工具的培训。
职位要求： 1. 数据资产全景与指标体系构建：负责搭建数据资产全景视图，提炼关键业务指标，通过数据洞察市场趋势，为决策层输出专业数据建议 2. 全链路效率监控与优化：围绕AI模型训练场景，构建数据全链路转化漏斗监控体系，追踪各环节转化率与周期效率，识别并推动解决流程卡点，保障数据高效流转 3. 反馈闭环建设与质量评估：建立从数据反馈出发的优化体系，统一拉齐数据质量评估标准，指导提升数据质量的提升及需求的衔接度 4. 跨团队协作与决策支持：协同数据开发、算法团队优化大模型训练效果，设计实验监控模型的反馈结果，给出量化的指标和建议，促进模型的不断优化
1. 深度参与 AIGC产品的数据体系建设，搭建核心指标框架（如用户增长、留存、转化、内容质量等）。 2. 围绕工具类产品的用户行为进行分析，洞察用户使用路径与关键转化环节，驱动产品体验持续优化。 3. 支持业务决策，开展专题分析（如增长策略、功能效果评估、商业化路径等），输出可落地的策略建议。 4. 与产品、算法、运营团队紧密协作，通过数据驱动产品迭代与业务增长。 5. 建立数据监控与异常预警机制，持续提升数据使用效率与决策质量。
职位要求： 1. 数据资产全景与指标体系构建：负责搭建数据资产全景视图，提炼关键业务指标，通过数据洞察市场趋势，为决策层输出专业数据建议 2. 全链路效率监控与优化：围绕AI模型训练场景，构建数据全链路转化漏斗监控体系，追踪各环节转化率与周期效率，识别并推动解决流程卡点，保障数据高效流转 3. 反馈闭环建设与质量评估：建立从数据反馈出发的优化体系，统一拉齐数据质量评估标准，指导提升数据质量的提升及需求的衔接度 4. 跨团队协作与决策支持：协同数据开发、算法团队优化大模型训练效果，设计实验监控模型的反馈结果，给出量化的指标和建议，促进模型的不断优化
我们正在搭建面向外卖业务的数据分析型 AI Agent——一个能让运营、商分、城市经理用自然语言完成"取数 → 分析 → 归因 → 决策建议"全链路的智能产品。你将作为该 Agent 的核心产品负责人，把扎实的商业分析方法论沉淀为产品能力，让 AI 替代大量重复的人工分析,放大每一位业务同学的判断力。 这是一个业务理解 × 数据能力 × AI 产品三者交叉的岗位,适合既懂外卖业务、又做过数据分析、并已上手 AI Agent 实操的复合型人才。 1. 产品规划：负责外卖场景数据分析 Agent 的整体产品规划与路线图,定义从指标查询、异动归因、专题分析到决策建议的核心能力边界与演进节奏。 2. 场景拆解：深入外卖核心场景(单量、转化、履约时效、补贴 ROI、商家经营、骑手运力、城市供需等),将真实分析需求拆解为 Agent 可执行的任务流与工具链(Text2SQL、指标体系、归因框架、报告生成等)。 3. 能力共建：与算法/工程团队共建 Agent 底层能力——意图理解、指标语义层、多步推理、工具调用(取数、可视化、归因模型)、结果可信度校验等,推动准确率、可用性与响应效率持续提升。 4. 方法论沉淀：把成熟的商业分析框架(异动归因、漏斗拆解、对比/下钻、敏感性分析等)产品化、模板化,内化为 Agent 的"分析能力",而非简单问答。 5. 效果度量：建立 Agent 的评测与质量体系(回答准确率、采纳率、分析深度、幻觉率、人工返工率等),用数据驱动产品迭代。 6. 业务落地：推动 Agent 在商分、运营、城市团队的规模化使用,沉淀高频场景的最佳实践,以实际的人效提升与决策质量衡量产品价值。