阿里云阿里云智能-业务分析专家-采购供应链中台-杭州
任职要求
● 经验：
○ 5年以上相关工作经验，具备从数据发现到业务落地全流程的成功项目案例。
○ 拥有在云计算/ICT/金融科技/咨询等行业的数据分析经验者优先。
● 思维能力：
○ 卓越的逻辑思维与业务抽象能力，能够将复杂业务问题抽象为数学模型。
○ 极致的好奇心与提问能力，不满足于…工作职责
作为阿里云采购供应链中台运营团队，我们的核心职责是基于情报的评价规范及监控运营，不断提升采购供应链效率、降低采买和使用成本，降低业务运行风险。我们的工作涉及到采购、供应链、IDC的方方面面，从需求管理、计划供应、采购、交付、资源运营、结算对账、资产管理的端到端管理和作业流程。
在这里，你将深入复杂的采购与供应链业务场景，运用先进的数学统计方法和人工智能技术，从海量数据中挖掘洞察，不仅回答“发生了什么”，更能揭示“为何发生”以及“将要发生什么”，最终为管理层的战略决策提供强有力的数据支撑。
1、数据驱动、提出问题
○ 通过异常检测算法（孤立森林、局部离群因子）， 无监督学习，自动发现与大多数行为模式截然不同的异常点。例如，供应商主数据、招标、交付、资产管理等环节的异常发现。
○ 通过对采购、供应链、IDC业务的理解， 将数据表现出来的现象，转化为清晰、可被数据验证的具体问题。
2、 数据抽象与建模： 能够将复杂的业务实体和关系，抽象为可计算的数据模型。例如，将供应商、员工、订单抽象为“图数据”节点和边，以便进行网络分析。
3、 深度数据分析：运用先进的统计分析、机器学习算法（如：异常检测、聚类分析、图算法、NLP等）对数据进行深度挖掘，以验证最初的假设和回答业务问题。
4、 数据验真与洞察提炼： 通过交叉比对、多源验证、A/B测试 等方法，确保数据分析结果的可靠性与准确性。能从复杂结果中，提炼出清晰、可执行的业务洞察，并形成报告或演示。
1、负责商业化本地行业广告业务分析，通过数据挖掘与解读，输出分析结论，支撑业务决策，助力业务目标达成； 2、基于对广告产品及流量分发逻辑的理解，聚焦线索类产品与本地推产品，开展策略优化与效果评估，提升业务效率； 3、研究本地市场，分析门店类、线索需求类广告主及本地商家的业务特征与需求，输出针对性业务策略建议； 4、定位业务核心问题，运用结构化思维拆解问题，提炼解决方案，并跟进落地效果，形成业务优化闭环； 5、撰写结构化、可视化的复杂文档（如业务分析报告、项目方案），承担高信息密度汇报工作，制作专业PPT，清晰传递关键信息。
1、从客户视角出发，通过科学有效的分析，洞察供给引入和客户引入的空间，挖掘行业机会点，驱动业务优化迭代； 2、结合对需求场景和业务的深度理解，联动业务和分析团队，完善监控指标，刻画业务运转状态，提炼业务关键动作，并推动落地； 3、负责各种核心资源的规则设计、使用策略和事后复盘，通过有效的资源组合使用帮助业务达成目标； 4、基于对商业化及电商业务逻辑理解，搭建业务监控和分析体系，定义业务指标体系，跟进业务目标、项目的进展情况； 5、分析维度包括但不限于快手商业化、电商、主站的产品、流量、用户、营收等方向数据。
1、买家需求与生意形态研究：负责买家需求刻画分析、不同生意形态（如电商、零售、贸易等）研究、平台供需匹配评估、关键指标的因果关系洞察归因，输出系统性研究结论。 2、策略量化与项目护航：基于数据洞察识别买家需求的结构性变化与增长机会，量化评估业务空间和路径，为长短期运营和产品策略提供决策依据；面向业务重点项目，通过数据洞察动态发现执行偏差与优化空间，辅助调整推进节奏与资源投入，并对项目效果进行量化评估和复盘，持续提升项目ROI。 3、全链路分析与提效建设：独立完成从取数、口径定义、清洗加工到建模分析的全链路数据工作；持续沉淀标准化、可复用的指标体系、分析框架、数据产品和AI分析工具，提升团队整体研究效率和结论一致性。 4、跨团队协作推进：与产品、运营、策略、算法、BI等团队紧密配合，主导或深度参与多部门协作的重点项目，推动方案设计、资源对齐和落地执行，确保项目高质量交付。
1、目标管理体系建设：负责商分团队目标管理体系建设，制定业务核心指标设计逻辑与目标合理性评估标准，搭建并持续迭代考核追踪机制 2、核心看板建设把控：主导经营分析核心看板建设进度把控，推动数据可视化与决策效率提升，确保业务目标与组织绩效的有效联动 3、高管报告产出：统筹月度经营报告产出，向公司高管层提供业务洞察与决策支持，针对顶层设计进行建设和输出 4、团队复盘与赋能：组织商分BP进行定期复盘和输入，沉淀分析框架与最佳实践，提升团队整体分析能力