阿里云阿里云智能-经营分析专家-杭州
任职要求
1. 本科及以上学历，5年以上FP&A相关工作经验，财务、金融、数学、统计学等专业背景，云计算或高科技行业背景经验优先； 2. 熟悉财务分析、预算管理、成本控制等财务核心模块； 3. 熟练使用Excel、Power BI、SQL、Python等数据分析工具； 4. 具备良好的逻辑思维与数据敏感性，能独立完成复杂的数据建模与分析任务； 5. 有较强的沟通能力和跨部门协作意识，能够将财务语言转化为业务可理解的建议； 6. 有较强的学习能力和适应能力，具备一定项目管理能力，有产研或供应链等相关背景者优先。 7. 其他加分项： 1) 有CPA、ACCA、CFA等财务类证书者优先； 2) 有从业经历涉及资源规划、成本优化、SaaS/IAAS类产品财务分析者优先； 3) 有参与过企业预算管理系统建设、财务BI系统开发项目者优先。
工作职责
1. 资源与云产品经营分析 1) 负责对云计算基础资源（服务器、网络、IDC等）及云产品的使用效率、成本结构和盈利表现进行深度分析； 2) 建立并维护资源与产品的成本效率分析模型，识别资源浪费或优化空间，支撑资源采购、调度和产品策略的决策； 3) 分析云产品销售结构、客户画像、业务动因及潜在机会点，输出产品线级经营洞察。 2. 预算管理与预测建模 1) 参与年度预算编制及月度滚动预测制定，建立合理的数据预测模型与分析框架； 2) 推动全面预算管理体系落地执行，确保预算目标与业务发展节奏一致。 3. 业财分析体系搭建 1) 构建以客户、产品、资源为核心的业财分析体系，提炼核心财务指标； 2) 搭建管理监控体系，通过数据收集与分析定位业务问题、挖掘机会点，提出改进建议。 4. 财务报告与趋势预测 1) 编写高质量的财务分析报告，定期输出关键财务指标趋势分析； 2) 验证财务指标合理性，建立长周期趋势预测能力，为管理层提供决策支持。 5. 跨部门协作与流程优化 1) 与产研、供应链、BI、CIO等部门紧密合作，推动财务数据在业务场景中的深度应用； 2) 协助优化财务流程与系统建设，提升财务分析自动化水平。
1、预算编制 • 年度预算编制及月度滚动预测编制制定，建立合理的数据预测模型及分析框架，落地执行全面预算管理机制； • 负责云单体及合并财报及管报产出； • 对预算执行情况进行定期跟踪分析，及时调整月度预测，动态调整符合公司业务特点的综合财务计划和控制标准。 2、财务分析及管理 • 建立财务指标长周期趋势预测的能力，建立核心财务指标验证合理性并跟踪考核，撰写财务分析报告； • 负责云BS & CF核心科目量化分析，包括资产、负债、所有者权益等，并建立核心科目的财务管控体系，包括制度、工具、流程，通过科目变动分析识别业务问题，提出管理改进建议。 3、业财分析 • 支持业务目标制定、拆解及考核； • 建立业务、产品、客户等业财分析体系，提炼构建核心指标，搭建管理监控体系，通过数据收集及分析，定位业务问题、分析业务动因及潜在机会点、预测业务趋势，提出经营管理的改进建议，为业务决策提供依据。
1. 全面预算管理 1) 主导年度预算及月度滚动预测编制，构建数据驱动的预测模型与分析框架，落地执行全面预算管理机制； 2) 负责云单体及合并财报、管理报表的编制与输出，定期跟踪预算执行情况并动态调整预测，优化综合财务计划与控制标准。 2. 财务指标分析与洞察 1) 建立财务指标长周期趋势预测体系，验证核心指标合理性并跟踪考核，输出高质量财务分析报告； 2) 开展云业务资产负债表（BS）及现金流量表（CF）核心科目量化分析，设计财务管控工具、制度及流程，通过科目变动识别业务问题并提出改进建议。 3. 业财协同与决策支持 1) 支持业务目标制定、拆解及考核机制设计，推动财务与业务深度协同； 2) 构建业务、产品、客户等维度的业财分析体系，提炼核心指标，搭建管理监控模型，通过数据挖掘定位业务动因、机会点及风险，为管理层提供战略决策支持。 4. AI与数字化工具应用 1) 探索AI技术在预算预测、财务分析等场景的应用，推动自动化报表、智能预警等工具落地，提升分析效率与精准度。 5. 数据建模与算法开发 1) 设计并优化数据建模框架，构建业务预测模型、风险评估模型及资源分配模型，以支持财务与业务决策的量化分析； 2) 运用机器学习、统计建模等算法挖掘数据价值，提升预算准确性与风险预判能力； 3) 联合业务支撑系统及数据工程团队，优化系统构架，设计并落地标准化的数据模型与数据仓库，支撑多维度业务分析需求，赋能数据驱动决策文化。
1. 理解云计算ToB场景下的商业逻辑、核心商业要素，理清业务当下最重要的策略和背后动因；并结合数据分析，建立从策略到执行的业务分析体系，深入理解复杂的业务场景，找到关键要素，形成对业务发展状态的综合判断，能输出有效建议； 2.构建、清洗、下发到转化各环节的数据监控体系，支持业务看清每个链路的数据指标表现，提升决策效率；基于数据和事实对问题背后的原因进行严谨地解析，及时、准确地提供分析结论和判断建议； 3.沉淀决策分析所需的全域数据，统一数据服务出口，提供全面、高效、敏捷的数据产品，保证产品体验；构建稳定统一的数据中间层，建设能够支持日常运营和分析体系的数据底层。
1. 基于即时零售战略导向、业务场景和逻辑，参与制定地区经营中心目标预算和经营规划，进行多维度、多颗粒度的合理拆解； 2. 进行常规经营分析和监控，观测异动，识别问题和机会，并进行专题分析下探； 3. 基于即时零售地区经营中心的逻辑，对城市和商圈经营、商家经营、品类经营、收支损益等个角度展开分析，建立分析框架和方法，识别问题、风险及优化提升的机会，并提出策略建议； 4. 梳理业务经营和运营的指标体系，推动数据产品报表的输出和应用、优化； 5. 能够有基础的数据处理与建设能力，实现数据化 报表化的跟踪体系建立。