小红书交易搜索数据分析师
任职要求
1、计算机、统计学、数据科学或相关专业本科以上学历， 硕士、博士研究生优先； 2、扎实的机器学习与统计学基础，熟练使用SQL、Python/R； 3、熟悉交易业务搜索或推荐…
工作职责
1、使用因果推断、机器学习等技术，主动挖掘流量、产品、运营、策略等方面存在的机会点； 2、通过对业务的敏锐洞察、定性和定量分析、模型建设、以及实验验证，完成较为深入的专项分析，给出策略建议； 3、与跨职能团队高效沟通，推动策略应用落地并持续进行优化。
岗位职责： 1. 开发和优选大宗信息搜索渠道，搭建平台交易数据分析模型，建立信息数据库及数据整理分析等数字化系统体系； 2. 跟踪大宗商品市场行情信息及行业变化趋势，分析产品供需信息，对其未来可能走势做出研判，定期提供分析报告； 3. 跟踪相关的经济、宏观政策及重要产业动向，进行重大投资机会或和新业务机会分析； 4. 收集统计产业数据，形成产业数据库，供需平衡表等，完成日常数据处理与分析；市场及同行新材料新技术应用场景及案例的收集与分享； 5. 开发、整合大宗商品供应资源，保证公司供应资源优质；挖掘新物料新资源信息，为研发提供新技术支持； 6. 统筹各客户需求，结合市场行情研判，为公司决策提供指导数据，并进行低价位适时采购执行建议。
1、负责国际支付营销增长分析工作，对国际化电商/直播/商业化等核心交易场景的增长指标以及信贷等支付产品增长指标负责；通过数据分析，识别增长机会点，优化营销算法和策略，提升用户体验和转化效率； 2、负责指标体系和画像体系建设、归因分析和用户洞察、策略设计和效果评估、策略和算法迭代调优等工作； 3、探索增长相关的实验方法、分析方法、分析模型、分析工具，为业务增长赋能。
1、分析货品供给结构与trade-across（跨品类交易）的关联性，优化商品组合与流量分配策略； 2、研究库存水位、促销资源对trade-in/trade-up的杠杆效应，设计供给端联动规则； 3、搭建动态归因模型，量化渠道资源（如搜索位、推荐坑位）对跨品类交易的贡献度； 4、识别高价值货品组合与滞销品清仓机会，推动“以货带人”的场域效率提升；
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。