TCL数据分析工程师
任职要求
1.统招本科及以上学历，计算机/统计学/电子信息相关专业 2.经验要求：3年以上数据分析经验，有IoT/智能硬件/互联网用户增长领域经验优先 3.精通SQL/Python/R等数据分析语言，熟练使用Fine BI/Tableau等可视化工具 4.熟悉埋点设计与数据仓库架构，熟悉Hadoop/Spark大数据处理平台 5.具备统计建模…
工作职责
1.数据建模分析：负责 IoT 家电设备用户使用数据建模分析，挖掘设备运行效率、故障预警、能耗优化等场景价值 2.评估体系构建：结合传感器数据与用户交互行为，建立设备智能化能力评估体系 3.APP数据分析：对智能化 APP 配网成功率、功能使用热区、用户留存 / 流失归因等全链路分析，构建 NPS 与用户分群模型，输出体验优化建议 4.数据报告输出：搭建多维度数据看板，面向管理层 / 产品团队输出数据洞见分析报告，推动分析成果转化为业务策略 5.数据应用治理：开展基于数据应用的治理工作，包括制定 IoT 设备埋点规范，处理非结构化设备日志数据，设计数据清洗 SOP 及治理方案等 6.技术探索优化：探索 AI + 数据分析应用场景，推动分析流程自动化，通过 LLM 技术优化报告生成效率
1. 深入理解业务，负责业务产品全链条财务数据收集、规范，搭建财务主题域数据体系； 2. 跟踪流水、成本、用户规模等关键指标，构建用户UE模型，优化业务效益，提高业务产出水平； 3. 识别成本以及费用波动的动因，通过分析输出有效的成本管理方案； 4. 进行业务及财务数据分析，提供管理分析报告，为业务决策提供数据支持。
1、负责网易支付业务全链路数据监控体系搭建，挖掘业务卡点及机会点、提供解决方案； 2、负责数据运营体系搭建，提供数据运营解决方案； 3、与产品、运营、市场等团队合作，提供数据分析报告、数据报表等，为业务发展提供数据支撑； 4、深入理解业务逻辑和用户需求，主动通过数据分析发现业务增长点，并为决策层提供有价值的发现和建议； 5、针对不同的数据问题，形成有见解的数据分析方法沉淀。
-设计和实施高性能的大数据架构，满足业务需求，领导数据平台的技术方向，推动技术创新和最佳实践 -对现有的数据处理流程进行分析和优化，提高系统稳定性、性能和可扩展性，提高需求交付效率 -监控和调优大数据系统的性能，解决技术瓶颈 -开展全生命周期的数据治理，设计和实现工具化体系，并推进落地，确保可持续的数据质量 -负责业务模块的指标体系搭建，能描述业务现状、快速定位拆解问题。 -日常业务数据解读，对短期异常进行归因，通过探索性的数据分析，迅速定位业务问题或者发现机会，指引业务策略和产品迭代方向 -与运营、产研、数据分析工程师及其他部门完成高质量沟通，保证推动数据分析结论的落地和持续优化
1、负责可灵AI数据侧从模型效果出发，对各种数据源中收集、处理和分析数据，以提取有价值的信息、洞察力和趋势，以支持数据驱动的决策过程； -模型分析和评测：分析数据对模型带来的效果，通过多角度的数据分析验证数据的模型下效果； -评测能力建设和结果呈现：建设系统化的数据分析的平台和工具，完善AI模型分析的链路和机制；按时按量输出高质量的数据分析和反馈报告，支撑数据决策； -质量改进和文档管理: 参与需求评审和设计评审，提前发现潜在问题，提供质量改进建议；编写和维护分析相关文档，如分析报告、模型说明等。 2、负责可灵AI数据平台的质量保证工作，确保平台的功能、性能和稳定性达到预期标准。通过测试计划制定、执行和优化，提升平台的整体质量和用户体验； -测试计划与设计：根据AI数据平台的需求和技术文档，制定详细的测试计划和测试用例；设计功能测试、性能测试、兼容性测试等多种测试方案； -测试执行和缺陷管理：设计数据平台侧通用测试用例，设计并执行自动化的手动测试和自动化测试，确保平台功能符合预期；发现并报告平台及相关软件的缺陷，跟踪问题的修复进度； -质量改进和文档管理：参与需求评审和设计评审，提前发现潜在问题；提供质量改进建议，优化测试流程和工具；编写和维护测试相关文档，如测试计划、测试报告等。