阿里云阿里云智能-财务经营分析专家-杭州
任职要求
1. 计算机、统计学、数学、财务、金融等相关专业本科及以上学历优先，云计算或高科技行业从业经验优先。 2. 8年以上财务相关工作经验或5年以上FP&A经验，具备云计算企业或咨询公司背景者优先。 3. 精通财务报表分析，熟悉BS/CF核心科目逻辑，具备构建财务模型及预算体系的能力；能通过财务数据建模支持业务决策（如成本优化、收入预测）； 4. 熟练掌握SQL/Python/R等数据分析工具，具备端到端的数据建模经验（从数据清洗、特征工程到模型部署）；熟悉主流机器学习算法及统计建模方法，并在实际…
工作职责
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、围绕海外托管及国家站供应链，与业务团队梳理和制定发展规划，定义核心经营目标与业务策略，围绕业务策略及规划，设计供应链产品解决方案和产品路径规划 2、通过项目管理和产品实施流程控制，能够协同供应链各产品模块，发起和推进核心项目，实现行业供应链解决方案在业务侧的落地，保证业务项目交付质量 3、能够通过产品和数据能力，开展数据化运营，提升业务商业决策质量以及工作效率，通过数据化运营方式沉淀出针对不同的行业特性形成最优的供应链解决方案
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. 预算编制 1) 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； 2) 负责云单体及合并财报及管报产出； 3) 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 1) 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； 2) 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 1) 支持业务目标制定、拆解及考核； 2) 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. 承接公司战略导向，结合产品策略及风险控制导向，设计销售管理规则，包括但不限于客户管理规则、业绩管理规则、销售激励规则等； 2. 针对商业管理、客户管理、业绩管理等进行针对性数据体系建设、数据分析；具备建设销售指标底层及配套的在线化系统的能力；针对核心数据和指标链路，能准确、快速定位问题并反馈，协同团队进行深度专题分析； 3. 具备基本财务分析能力，理解公司财务指标和销售业绩指标之间的设计逻辑，确保销售管理指标可落地、可执行； 4. 协同团队内销管、业务财务、价管及产品线等同学基于数据结果和分析结果进行业务支持，确保决策前后数据可追踪、常规数据产品（看板、站点等）线上化。