字节跳动数据分析师（运营分析）-国际电商

阿里国际数字商业集团，是阿里巴巴集团的核心且快速增长的业务。 契合国家“一带一路”的战略方向，在国际化的大蓝海赛道上高速驰骋，连续多年收入增长在30%以上。旗下业务覆盖近200个国家、市场，服务于4亿的全球消费者，囊括跨境电商、本地电商、B2B、O2O零售、供应链网络等多元化的业务形态，在全球近30个国家与地区设置办公地点，拥有超过20种不同国籍的员工。   商业智能部是商业分析与决策支持部门，我们依托于阿里国际集团的全球化大数据以及阿里多年的商业分析经验沉淀，拥有来自于互联网、咨询、投资、传统行业等多元化背景的团队，产生多视角、全方位的立体洞察，支持集团以及各事业部与职能部门管理者的关键决策。   我们深入业务，通过有智慧的数据洞察， 紧密结合的业务场景，实现从宏观市场到微观战术的商业分析与判断，为决策层提供关键数据洞察、核心策略参考、支持主要的各项决策制定与优化，达到数据驱动业务的完美实践。 1.通过分析用户行为、站内转化路径、转化周期等数据，挖掘出对业务有推动价值的用户标签，完善用户数据资产和分析体系，增加业务运营抓手； 2.负责业务中各类产品A/B实验分析、业务策略效果评估、市场活动分析，能提炼业务核心数据指标并完成相关数据体系搭建工作； 3. 通过对业务数据的挖掘，对专项问题、指定方向的重点研究与分析，为行业策略、品类机会、场域效率等业务决策提供数据和分析支撑，协助达成业务目标并提升效率。

团队介绍 "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1.聚焦前沿大模型技术在电商场景的应用与创新，推动商品理解领域的智能化转型； 2.负责大模型算法的研究、优化及落地实施，涵盖大模型后训练、领域专用大模型、多模态大模型、RAG、Agent等前沿技术； 3.针对电商场景，探索并实现大模型在商品属性挖掘以及抽取，结合搜索及商家服务等环节中的应用，全面提升搜索体验与运营效率； 4.深入挖掘行业数据特性，与产品及研发团队紧密协作，将技术成果转化为实际产品竞争力。

1、参与国际数字商业-AliExpress用户增长领域相关项目，面向全球消费者，解决用户获客、激活、留存、活跃等环节上的规模/效率问题； 2、参与或负责子域技术平台相关建设，包括：会员/人群运营/互动玩法等，探索新的流量渠道和技术工具，创新用户获取和激活的方法，保持市场竞争力； 3、通过数据化分析手段和工具建设，洞察业务增长机会，促进业务发展。

1，负责电商数据仓库的ETL流程设计、开发与优化，尤其关注招商、营销活动（含大促）等核心业务场景的数据集成，确保数据的准确性、实时性和为业务决策和AI应用提供高质量数据基础。 2，主导电商领域的数据建模工作，构建满足用户画像、商品分析、营销效果评估等业务需求的多维数据模型，支持精细化运营、个性化推荐和智能决策。 3，与电商业务、招商、营销业务和数据科学等组紧密合作，深入理解业务痛点和增长目标，提供创新的数据解决方案，优化数据处理流程，提升数据赋能业务的能力。 4，参与大数据平台的优化和扩展，探索并应用AI技术（如机器学习、自然语言处理等）提升数据处理效率、数据质量和数据洞察能力，例如智能数据清洗、异常检测、特征工程自动化等。 5，编写高质量的代码和技术文档，确保代码的可维护性、可扩展性和可理解性，并积极参与技术分享和知识沉淀。 1，Responsible for the design, development, and optimization of ETL processes for the e-commerce data warehouse, with a focus on core business scenarios such as merchant acquisition, marketing campaigns (including major promotions), ensuring accurate, real-time, and efficient data transmission, and providing high-quality data foundation for business decisions and AI applications. 2，Lead data modeling efforts in the e-commerce domain, building multi-dimensional data models that meet the business needs of user profiling, product analysis, marketing performance evaluation, etc., supporting refined operations, personalized recommendations, and intelligent decision-making. 3，Collaborate closely with e-commerce business, merchant acquisition, marketing, and other teams to deeply understand business pain points and growth objectives, provide innovative data solutions, optimize data processing workflows, and enhance the ability of data to empower business. 4，Participate in the optimization and expansion of big data platforms, explore and apply AI technologies (such as machine learning, natural language processing, etc.) to improve data processing efficiency, data quality, and data insight capabilities, such as intelligent data cleaning, anomaly detection, and automated feature engineering. 5，Produce high-quality code and technical documentation to ensure code maintainability, scalability, and understandability, and actively participate in technical sharing and knowledge accumulation.