职位描述
1. 经营诊断与策略闭环：构建物流全链路（体验、成本、效率）的经营监控体系，通过深度归因与 UE 模型精准识别业务痛点；主导负责项目的策略设计与因果推断评估，量化 ROI 并推动运营落地，确保业务目标达成与价值转化；
2. AI 数据基建与资产沉淀：面向未来 AI 应用需求，协同数仓搭建标准化、高质量的业务数据底座（包括特征工程、标签体系及向量数据库）；打通业务逻辑与算法数据的壁垒，夯实智能化转型的基础设施，为业务Agent提供稳定、可复用的数据供给；
3. 分析评测体系与标准化建设：建立统一的数据分析评测标准与方法论（如 A/B Test 框架、指标一致性校验、数据质量监控），通过工具化手段提升分析效率，确保业务决策基于可信、一致且可追溯的数据证据；
4. 智能洞察与业务创新赋能：探索 AI/LLM 在商分场景的深度应用（如智能归因助手、自动报告生成、异常实时预警），推动从“人工取数”向“智能交互”转型；协同业务团队将业务洞察转化为算法需求，驱动智能化升级。
职位要求
1. 学历与专业背景
本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学、管理科学或相关专业；
3 年以上商业分析、数据科学经验，有AI、电商、物流或供应链行业背景者优先；
2. 技术栈与工具能力（建模 + AI + 因果）
数据与建模：精通 SQL & Python，具备海量数据处理能力；熟练掌握机器学习算法（XGBoost/LSTM等），有成熟的预测或分类建模落地案例（如单量预测、时效预估）；
AI 应用与创新：具备 LLM/AI Agent 应用意识，能探索如何利用 AI 工具（如自动归因、智能报告）提升商分效率，有从 0 到 1 搭建垂直领域智能体并实现自动化决策的项目经验；
因果推断与实验：扎实掌握统计学基础，熟练运用因果推断方法（DID/IV/PSM）解决混杂因素问题，能独立设计复杂 AB 实验并量化策略真实收益；
3. 商业思维与洞察
业务敏感度：具备极强的商业嗅觉，能从宏观大盘到微观链路，快速识别业务异常与机会点（如成本机会、体验短板）；
策略闭环能力：具备极强的结构化思维，能将模糊的业务痛点拆解为可量化的子问题，擅长将数据洞察转化为可落地的经营策略；
全局经营视角：具备UE和ROI思维，能在体验、成本、效率之间寻找最优平衡点，为管理层提供具有前瞻性的决策建议；
4. 综合素质与影响力
沟通与协同：具备出色的跨团队沟通能力，能作为“业务伙伴（BP）”深入一线，与运营、产品、研发同频对话，推动复杂项目落地；
结构化表达：擅长撰写高质量分析报告，逻辑清晰、结论明确，能通过“策略大图”等形式直观呈现核心观点，有效影响高层决策；
自驱与抗压：适应互联网快节奏，对结果负责，能在不确定性中主动寻找突破口。
【加分项】
有从 0 到 1 搭建数据分析 AI Agent 或自动化报表系统的成功案例；
在 Kaggle 等数据竞赛中获奖，或有开源 AI 项目贡献。
