滴滴高级数据分析师（网约车）(J250820013)
任职要求
1、本科及以上学历，计算机或数学等相关专业。 2、2年及以上在数据分析或数据挖掘或机器学习或数据工程或后台开发等方向的工作经验。 3、熟悉Mysql/Hive/Hadoop/Spark，能对海量数据进行高效分析。 4、对业务和数据敏感，能快速发现问题和解决问题。 5、思维开阔，有良好的发散思维、逻辑思维和结构化思维。有自驱力，能主动思考和学习。极致执行，能接受挑战和承压。
工作职责
1、深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的风险问题，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风险解决方案。 2、独立思考某个业务环节或场景，建设特征体系，通过数据分析或模型构建，定量识别分析潜在的风险和业务影响。 3、建立合理的指标体系和异常监控体系，与数据工程团队配合，形成可视化的监控系统便于快速感知。
1.优化网约车业务核心数据监控体系：梳理和建设业务分析模型，并通过业务实际不断优化业务模型，并实现产品化。 2.经营监控：按周期向管理层提供相关数据分析报告，创建并迭代日周月报，对业务进行给出解读，识别关键问题及影响因素，通过专题分析给出策略建议，跟进运营迭代效果，推动整体业绩达成； 3.项目推动：深入接触产品、运营等横向业务团队，对业务关键项目进行定期监控，结合业务经营结果给出分析建议，推动关键项目策略落地； 4.进行实验设计与结果评估。为产品与策略迭代提供科学、可靠的结论与建议。 5.对于关键分析结论，能够跨部门协调，沟通，并推动拿结果
1、负责网约车下沉市场 品类运营 / 产品创新 方向的数据分析和实验评估工作； 2、策略评估：基于业务场景，独立对接运营 / 产品 / 研发团队，并设计合适的实验方案以及评估方法，看清策略效果及因果链路，提出策略优化建议； 3、决策支持：基于业务增长目标，拆解和规划不同 品类/产品/工具/策略的价值和定位，分析出明确的收益链路和投资效率，并推动业务落地拿到结果； 4、数据基建：与运营/产品/数仓等团队合作，完善基础数据建设，包括指标口径迭代、看板搭建和维护，推动数据成果产品化；
1. 负责滴滴网约车核心业务的数据仓库搭建及开发, 进行领域数仓建模并持续优化，持续提升数据效率； 2. 负责抽象核心业务流程，沉淀好用的数据架构、通用的分析框架和数据应用产品； 3. 负责数据开发流程及架构优化，不断完善数据治理体系，持续提升数仓建设的质量； 4. 探索新技术应用，实现技术变革升级
1. 负责国际化网约车交易策略算法设计和实现,包括但不限于司乘匹配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向； 2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。