京东商业数据分析工程师（商分/数科方向）

1.定位于服务产品研发体系的商业目标确立和解决方案决策，需要兼备商业（市场、产品竞争、财务经营等）思维和对互联网产品业务解决方案的理解，能通过建立业务观察和设计迭代评估方法服务产研的“决策-落地”闭环； 2.挖掘数据背后的市场趋势和业务现状，为业务发展提供决策依据，针对业务实际问题输出分析建议并推动落地优化方案； 3.基于战略重点深入业务进行专题研究，洞察核心业务增长机会点，包括但不限于战略路径、商家、品类、行业运营、电商模式、营销策略等，完成站内外商业分析及行业竞品策略追踪等； 4.参与数据分析模型构建，以数据指标体系为基础，通过商业数据分析输出有价值可落地的商业洞察和策略方案，为公司产品方向和业务策略提供专业分析输出。

岗位职责 供应链智能化解决方案设计与交付 参与商业化供应链智能化解决方案的整体规划与设计，推动从 0 到 1 的创新及从 1 到 N 的持续迭代工作。 基于业务场景和用户需求，设计以业务为导向的解决方案，与业务团队和产研团队紧密协作，推动方案落地实施。 主导项目管理工作，全程监控项目生命周期，包括项目启动、需求调研、数据分析、各类评审、迭代开发、测试、上线、终验评审等环节，确保项目按时高质量交付且成本可控。 项目结束后及时组织团队复盘，完成项目经验及交付物归档总结，推动项目管理SOP迭代升级并完成对运维团队的交接。 价值驱动的创新管理 搭建产研团队与内部业务/客户团队之间的沟通桥梁，确保双方理解清晰、沟通高效。 制定优先级排序框架和关键成功因素体系，用于评估和排序产品机会及业务案例。 主动协调资源，跨团队高效协作，持续探索、验证并落地新的产品机会。 技术创新整合 基于新兴技术发展趋势，提出以价值为导向的改进方案，对现有系统或业务流程进行优化。

1.结合AI工具，深入研究所持业务线的基本情况，包括门店、城市、销售团队、市场等维度，并建立评估模型，输出有助于业绩提升的策略建议； 2.跟进项目工作，包括前期论证、期中执行、以及结果复盘和迭代等工作； 3.根据对业务进展情况的掌握，制定销售奖金激励方案，驱动销售团队达成目标； 4.能够将岗位工作与AI工具衔接，持续沉淀AI应用案例和方法。

共享两轮业务，数据分析团队 1、通过对海量数据的分析挖掘，输出最优的运营策略。 2、开发BI报表，梳理、对接不同业务线的临时数据需求，并抽象出定制化数据产品； 3、结合项目需求，综合利用数据，搭建定制化模型； 4、为产品提供数据分析支持，如经营分析、产品分析、用户分析、运营分析等，并根据分析结果提出可落地的策略建议； 5、梳理商业数据指标，设计开发数据产品所需的底层数据模型；