顺丰YWS-大数据挖掘与分析工程师
任职要求
1、3年及以上数据分析和开发相关经验，有物流行业经验优先。 2、熟悉Hive、SPARK、HDFS,SQL等大数据技术工具和应用，有大数据离线/实时数据开发经验优先。 3、对客户标签计算比较熟悉，有过内、外部数据结合处理相关经验。 4、对数据敏感，能够快速理解业务，具备良好的逻辑分析能力和系统性思维能力，结构化拆解能力。 5、沟通能力强、工作严谨、能够独立思考、有较强的责任心及团队协作能力。
工作职责
1、负责物流客户挖掘的相关数据分析工作，为业务提供数据决策。 2、搭建能够准确反映业务运营状况的数据指标体系，围绕平台业务构建多维度数据模型。 3、负责日常运营数据监控，用数据分析结果支持运营工作，提供业务提升方案。 4、负责数据产品功能相关的数据开发工作。
1、负责物流营运问题的分析挖掘工作，主导关键业务问题的分析建模，构建可解释的归因模型或预测模型。 2、负责利用数据挖掘和算法模型等手段驱动业务策略，输出分析报告，制定技术落地方案，推动机会点的落地。 3、负责算法和数据前沿技术的研究与应用落地
1、统筹整体经营线数据指标体系、监控预警、数仓模型及报表的开发工作 2、协助搭建AI问数底盘，确保数据小精灵智能问数效果 3、参与地区数据变现类分析工作，确保交付加值
1、人资、财务、采购综合相关的业数底盘模型、报表研发 2、人资、财务、采购综合数据的准确性时效性监控和优化 3、人资、财务、采购综合内部数据资产建设，存量表及新增表管理，以及日常的运维工作 4、人资、财务、采购综合相关数据分析、数据产品、数据变现等分析型工作
1.数据收集与分析：负责收集、整理公司业务相关的各类数据，包括但不限于销售数据、市场数据、客户数据等，运用统计分析方法和数据挖掘技术，深入分析数据背后的业务逻辑和趋势，为业务决策提供数据支持。 2.市场与行业研究：持续跟踪行业动态、市场竞争格局以及宏观经济环境的变化，进行市场调研和竞品分析，撰写行业分析报告和竞品分析报告，为公司的战略规划和业务拓展提供参考。 3.业务指标监控与优化：建立和完善公司的关键业务指标体系，定期监控各项指标的达成情况，及时发现业务运营中的问题和潜在风险，并提出针对性的优化建议和解决方案。 4.商业策略支持：基于数据分析和市场研究结果，为公司的新产品开发、市场推广、营销策略制定等提供专业的商业分析支持，参与商业计划的制定和评估，协助业务部门提升运营效率和盈利能力。 5.报告撰写与沟通：将分析结果转化为清晰、易懂的商业分析报告、PPT 等形式，向管理层和相关业务部门进行汇报和沟通，确保分析结论能够被有效理解和应用。 6.跨部门协作：与销售、市场、产品、运营等相关部门保持密切沟通和协作，了解各部门的业务需求，提供定制化的分析服务，推动数据分析成果在实际业务中的落地应