小米小米汽车-零售运营（数字化方向）

用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。

1.参与小象离线和实时数仓开发，沉淀数据资产。 2.联合产品、商分等部门，高质高效交付业务需求。 3.深入理解生鲜自营即时零售业务，推动数据应用建设，提升业务决策质量和效率。

1.承担美团服务零售业务线的数仓设计和开发工作； 2.承担业务方应用层数据的搭建和开发工作； 3.承担服务零售业务数据质量、成本、安全等各方向数据治理工作； 4.业务方数据问题的统一接口人与综合解决方案提供方，对外提供一站式服务； 5.跨团队沟通、推动数据生产链路上的问题改进。

1. 负责同城零售城市经营体系的研发，理解并把控需求，将复杂业务逻辑拆解清晰并进行架构设计； 2. 能够在团队中完成code review的任务，确保相关代码的有效性和正确性，并能够通过code review提供相关性能以及稳定性的建 议； 3. 独立解决业务和技术过程中遇到的难题，寻找可行的改进方案并推行落地拿到结果； 4. 与业务深度沟通交流，主动识别业务流程中的问题和机会，采用技术的手段帮助业务拿到结果。