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大数据分析师

-K
  • 汽车研发/制造
  • 已上市
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市场AI/信息自动化

-K·薪
  • 医疗器械
  • 不需要融资

职位详情

  • 宁波
  • 3-5年
  • 本科
  • 大数据

1. 熟悉Java基础 ,能够使用Java语言进行编程开发; 2. 熟悉Linux系统基本操作命令及简单shell脚本; 3. 熟悉使用原生 Apache,CDH 和阿里云服务搭建大数据开发集群; 4. 熟悉hadoop生态系统,HDFS读写机制,yarn资源管理原理,MapReduce工作原理; 5. 熟悉zookeeper原理,zookeeper和其他组件做分布kanzhun式协调; 6. 熟boss悉使用kafka原理和使用方法,kafka数据可靠kanzhun性,能够熟练配置kafka并调优; 7. 熟悉Maxwell,DataX,FlinkCDC等数据同步组件的基本工作原理,并且能够合理使用它们同步数据; 8. 掌握 Hbase 表结构、存储、Phoenix 关联查询; 9. 掌握Clickhouse列式数据库 原理,使用; 10.熟悉Spark工作流程,spark sql等相关的技术栈. 11.熟悉sqoop,datax等同步数据工具的使用,如HIVE/HDFS和RDBMS互导,全量导入,增量导入 12.熟悉Hive构建数据仓库,H来自BOSS直聘ive sql的编写及调优,开窗函数、爆炸函数、自定义函数运用; 13.熟悉使用Flink框架,flink 检查点,flink状态后端的直聘调优,flink sql,flink cep,水位线,窗口等原理; 14.熟练掌握Flume的三个组件和使用方法,能够进行日志数据的收集、传输、过滤等工作,以及自定义拦截器来解决零点漂移的问题; 15.使用Azkaban通过shell脚本将结果数据落地到Mysql业务数据库; 16.熟练使用主流BI开发工具。

职位详情

  • 宁波
  • 不限
  • 本科
  • 计算机相关专业
  • 数据分析/挖掘经验
  • AI软件

要求: 1.信息相关专业本科学历及以上; 2.喜欢、懂视频剪辑、AI 、视频剪辑软件、3D建模等; 3.灵活、好学、善于沟通、抗压能力强; 岗位职责: 一、 市场研究与洞察 1. **市场研究**: - 通过数据分析和AI技术进行市场研究,识别市场机会和竞争对手动向。 - 预测市场趋势和客户需求,支持市场策略制定。 2. **商业洞察**: - 提供深度的市场洞察和分析报告,支持来自BOSS直聘管理层决策。 - 通过数据驱动的洞察,优化产品开发和市场定位策略。 二、数据分析与处理 1. **市场分析**: - 使用AI和机器学习算法进行市场趋势分析、客户细分、行为分析等。 - 分析客户数据,识别潜在客户和高价值客户,优化市场策略。 2. **预测分析**: - 利用预测模型(如时间序列分析、回归分析)预测销售趋势和市场需求。 - 进行市场机会和风险预测,支持决策制定。 3. **数据可视化**: - 使用数据可视化工具创建可视化报告和仪表盘,展示市场分直聘析结果。 - 帮助市场团队直观理解数据,提升决策效率。 三 、营销自动化与优化 1. **营销自动化**: - 开发和实施营销自动化解决方案,提高营销活动的效率。 - 自动化电子邮件营销、社交媒体营销、广告投放等活动。 2. **个性化营销**: - 帮助公司运营部门高效使用Ai产品-图片、视频、文案。全程培训、讲解。应对不同品类,提供相应的Ai解决办法。 - 分析客户行为数据,提供个性化的产品推荐和优来自BOSS直聘惠策略。 -AI类内容的剪辑工作,将技术与视觉效果完美结合; 3. **A/B测试和优化**: - 设计和执行A/B测试,评估不同营销策略的效果。 - 使用机器学习模型优化广告投放、邮件BOSS直聘内容和着陆页设计等。 四、 自然语言处理与文本分析 1. **社交媒体分析**: - 使用自然语言处理(NLP)技术分析社交媒体数据,了解客户情感和反馈。 - 监测品牌声誉,识别热点话题和客户需求。 五、 客户关系管理(CRM) 1.BOSS直聘 **客户数据分析**: - 使用AI技术分析CRM数据,识别客户行为模式和购买倾向。 - 进行客户生命周期分析,优化客户关系管理策略。 2. **客户流失预警**: - 构建客户流失预测模型,识别高风险客户,制定挽留策略。 - 提前采取措施,减少客户流失,提高客户忠诚度。 六、 数据收集与管理 1. **市场数据收集**: - 收集市场、竞争对手、客户和销售数据,确保数据的准确性和及时性。 - 使用自动化工具从社交媒体、网站分析工具、CRM系统等来源获取数据。 2. **数据管理和数据库整理**: - 对数据进行整理和预处理,确保数据质量。 - 管理数据库,确保数据的安全性和一致性。 七、 技术要求与工具使用 1. **AI和机器学习**: - 熟练使用Python、R等编程语言,应用机器学习和深度学习算法。 - 使用TensorFlow、PyTorch等框架开发和部署AI模型。 2. **数据处理和分析工具**: - 使用SQL、NoSQL数据库进行数据管理和查询。 - 使用数据分析工具(如Tableau、Power BI、Excel)进行数据可视化和报告生成。 3 .最好会用3D建模 八、 协作与沟通 1. **跨部门协作**: - 与市场、销售、产品和技术团队密切合作,理解业务需求,提供数据支持。 - 参与跨部门项目,确保AI和数据分析成果在业务中的有效应用。 2. **沟通与培训**: - 向非技术团队解释AI和数据分析结果,确保他们理解并能应用这些结果。 - 为市场团队提供培训,提高他们的数据素养和AI应用能力。

技能解析

专有技能
  • HIVE
  • 数据开发
  • 资源管理
  • 数据仓库
  • 业务数据
  • 开发工具
  • 大数据开发
  • 数据的收集
  • 基本操作
  • 编程开发

    数据来自CSL职业科学研究室

    技能解析

    专有技能
    • 使用SQL
    • 自动化工具
    • 数据质量
    • 跨部门协作
    • 关系管理
    • 编程语言
    • 广告投放
    • 网站分析工具
    • 理解数据
    • 竞争对手
    • 机器学习
    • 学习算法
    • 可视化工具
    • 数据处理
    • 使用数据
    • 客户关系管理
    • 数据管理
    • SQL数据库
    • 分析工具
    • 深度学习
    • 预测分析
    • 数据处理和分析
    • 深度学习算法
    • 剪辑软件
    • 分析结果
    • 数据支持
    • 市场需求
    • 解决方案
    • 数据可视化工具
    • 电子邮件
    • 客户数据
    • 产品开发
    • 视频剪辑软件
    • 营销活动
    • 机器学习算法
    • 市场研究
    • 热点话题
    • 市场分析
    • 数据收集
    • 工具使用
    • 数据分析
    • 和数据分析
    • 市场策略
    • 分析报告
    • 视频剪辑
    • 营销策略
    • 客户关系
    • 协作与沟通
    • 密切合作
    • CRM系统
    • 视觉效果
    • 提供数据支持
    • 数据可视化
    • 数据分析工具
    • 生命周期
    • 善于沟通
    • 数据驱动
    • 框架开发
    • 自然语言
    • 市场数据
    • 数据分析与处理
    • 客户需求

      数据来自CSL职业科学研究室

      工作时间

      上午08:30   -   下午05:30
      双休弹性工作

      工作时间

      上午8:00   -   下午5:00

      公司福利

      • 五险一金
      • 补充医疗保险
      • 定期体检
      • 年终奖
      • 带薪年假
      • 免费班车
      • 餐补
      • 通讯补贴
      • 交通补助
      • 节日福利
      • 住房补贴
      • 生日福利
      • 免费工装
      • 宿舍有空调
      • 零食下午茶
      • 意外险

      公司福利

      • 五险一金
      • 定期体检
      • 加班补助
      • 全勤奖
      • 年终奖
      • 带薪年假
      • 员工旅游
      • 餐补
      • 通讯补贴
      • 包吃
      • 节日福利
      更新于 2025-03-24