
哈啰数据分析师(智能外呼)
任职要求
- 计算机科学、统计学、数学、数据科学或相关专业本科或以上学历。 - 熟练掌握Python编程语言,熟悉常用数据分析库(如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等)。 - 熟悉聚类分析算法(如K-Means、层次聚类等),并具备实际应用经验。 - 具备用户画像构建经验,能够通过数据挖掘建立用户标签体系。 - 具备主动挖掘数据的能力,能够从数据中发现潜在规律和价值。 - 拥有自己的数据分析方法论,能够独立完成从问题定义到解决方案的全流程。 - 具备良好的沟通能力和团队合作精神,工作认真负责,有较强的学习能力。
工作职责
- 负责AI外呼项目相关数据的收集、清洗、整理和分析,支持用户画像构建和业务决策。 - 使用Python进行数据挖掘和分析,运用聚类分析等算法,建立用户画像标签体系。 - 主动挖掘数据价值,发现用户行为特征,提出数据驱动的优化建议。 - 设计并实现用户画像模型,支持业务团队进行精准营销和用户分层运营。 - 跟踪分析AI外呼效果,评估模型性能,并参与模型优化。 - 撰写数据分析报告,清晰呈现分析结果,并提出可落地的改进方案。
-基于海量智能客服、智能外呼等场景数据,进行数据分析和挖掘,洞察用户行为,构建用户画像,为营销策略提供数据支持,并推动个性化客户服务与业务增长 -开发和优化NLP模型,用于文本分类、情感分析、关键词提取、意图识别等任务,提升营销内容的质量和精准度 -探索LLM技术在营销领域的应用场景,例如智能客服、智能外呼、内容营销推荐等场景,并参与相关产品的开发和落地 -跟踪行业最新技术动态,并将其应用到实际业务中,持续提升营销效率和效果
1、负责NLP大模型前沿探索,推动NLP大模型在垂直业务领域的技术和应用; 2、推进大模型在各个业务场景落地,包括不限于智能客服、工单辅助、智能外呼、电话营销等; 3、通过大模型技术解决内容生产、对话管理、数据分析、人工辅助等相关工作; 4、协同跨团队技术和业务同学共同达成技术和业务目标。
智能催收体系设计与优化 1,主导智能催收系统建设,结合AI外呼、智能短信、机器人交互等技术,设计分层催收策略 2,应用机器学习(XGBoost/深度学习)优化催收评分卡,动态调整触达时机与话术策略,提升触达成功率 3,优化分案策略,基于用户画像(还款能力、行为特征)匹配最优催收资源,降低成本并提高回收率 4,持续探索大模型在催收业务中的应用 绩效考核与运营体系优化 1,设计并优化催收团队绩效考核体系 2,建立并优化作业SOP,优化坐席排班、人员负荷,提升人效 3,监控运营指标,及时发现数据波动和运营异常,分析定位原因并制定和落地指标改善方案 4,提升实时质检能力,利用NLP技术监控催收合规性,降低违规操作风险
智能催收体系设计与优化: 1、主导智能催收系统建设,结合AI外呼、智能短信、机器人交互等技术,设计分层催收策略; 2、应用机器学习(XGBoost/深度学习)优化催收评分卡,动态调整触达时机与话术策略,提升触达成功率; 3、优化分案策略,基于用户画像(还款能力、行为特征)匹配最优催收资源,降低成本并提高回收率; 4、持续探索大模型在催收业务中的应用。 绩效考核与运营体系优化: 1、设计并优化催收团队绩效考核体系; 2、建立并优化作业SOP,优化坐席排班、人员负荷,提升人效; 3、监控运营指标,及时发现数据波动和运营异常,分析定位原因并制定和落地指标改善方案; 4、提升实时质检能力,利用NLP技术监控催收合规性,降低违规操作风险。