滴滴资深数据分析师(J250603019)
任职要求
1. 互联网公司数据分析师/数据科学家工作经验，有用户增长分析经验加分，有产品分析经验加分; 2. 对统计/计量经济学，实验设计，因果推断，机器学习等领域的理论知识有深刻理解，具备熟练运用以上1种或多种方法以解决实际业务问题的能力，有实际落地解决问题经验加分； 3. 熟练使用SQL(Hive平台)进行数据处理和计算，充分掌握常见分析问题涉及的表结构及处理方法；熟练掌握1种脚本语言（Python、R等）； 4. 具备良好业务认知能力和数据敏感度，能够熟练运用适当的分析方法以解决复杂业务问题，可以独立某个大型业务方向的数据科学工作 5. 良好的沟通能力、耐压，强大的推动力，优秀的团队合作精神，坦诚、勤奋、严谨、抗压。
工作职责
1. 以数据分析为工具，在公司增长方向的业务目标达成上贡献价值； 2. 对用户运营或产品迭代进行策略分析，结合业务认知得到数据洞察，并提出可落地的提升方案和推动方案落地； 3. 搭建增长方向的指标体系和分析框架，制定业务目标，评估策略效果，提出策略/产品迭代优化方向， 4. 总结分析工具及方法论，传授相关知识，辅导低阶同学提升专业力及解决复杂业务问题。
▪ 负责滴滴海外业务的数据分析，支持业务理解、产品体验、用户研究、策略制定等 ▪ 面向整体业务框架构建数据体系，进行指标体系定义、数据建设、异动归因、实验评估等工作 ▪ 理解业务的商业模式，抽象业务逻辑，探索业务长期趋势和潜在机会 ▪ 通过构建数据来识别关键信息，理解运营诉求、通过多维度信息提供综合决策支持能力 ▪ 探索发现机会点，配合相关团队推动项目/动作落地
1. 深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的作弊风险点，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风控策略架构。 2. 基于SDK采集的设备信息，通过机器学习算法，为 Android/iOS/H5/小程序生成设备标识。 3. 通过用户行为数据的采集和分析，实现人机识别，并结合采集信息，对可信设备标识生成设备、环境、行为等相关的风险标签和风险评分。 4. 独立思考某个业务环节或场景可能潜在的作弊风险，设计合理的策略体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响。 5. 应用先进的数据挖掘、统计模型、机器学习等方法，结合数据分析，研究发现数据以及业务的异常，作出解释归因和风险告警，并给出风险特征和策略的推荐，推动业务落地。 6. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系，在对抗过程中不断完善监控体系，与工程技术团队配合，形成可视化的监控系统快速发现作弊。 7. 有体系化思维，建立储备通用能力并赋能给业务/风控，提升整体风险感知/防控等能力，以及基于通用能力提升效率。
1. 深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的作弊风险点，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风控策略架构。 2. 独立思考某个业务环节或场景可能潜在的作弊风险，设计合理的策略体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响。 3. 与业务团队紧密配合，通过大数据挖掘，找到作弊者的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代优化某个业务或场景的风控效果。 4. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系，在对抗过程中不断完善监控体系，与工程技术团队配合，形成可视化的监控系统快速发现作弊。
1、负责游戏内外的数据分析，包括但不限于游戏内行为及运营数据，游戏外的市场投放及版本宣发数据，为产品研发及发行提供数据支持； 2、通过对市场及发行数据的分析，挖掘出数据背后的市场方向、规律、优劣势等，对发行关键指标的提升提出可落地的方案，并协助发行部门提升指标； 3、深度了解游戏，能基于用户洞察及游戏内数据提出精细化运营方案，并设定效果评估方案定期反馈； 4、以公司内外产品、用户及市场数据为基础，基于具体项目需求，建立相应的分析体系、算法模型、预测工具或方法； 5、满足部门内及公司高层提出的相关全局性、前瞻性数据需求。