一、岗位职责
1.运营商业务深度分析与建模： 驻场客户现场或深度对接业务部门，快速理解运营商的业务目标与数据分析需求。针对用户流失分析、存量用户价值提升、精准营销等典型业务场景，构建专题分析框架与数据模型，交付可落地的业务策略与建议。
2.AI算法研究与业务应用： 了解前沿的AI算法理论，能够将机器学习、深度学习及NLP等领域的技术应用于实际业务问题。不仅限于使用现成工具，更需深入理解算法内核，结合运营商数据特点进行模型调优、创新甚至提出新的解决方案。
3.数据工程与平台开发： 负责从各业务系统汇集数据，并进行清洗、加工与处理。运用Hive、Spark、Hadoop等大数据组件，以及Python进行数据挖掘、特征工程与模型开发。
4.全链路数据解决方案： 深入理解业务，能够从复杂的业务环境中抽象出清晰的指标体系与分析框架。独立完成从数据提取、探索分析到报告撰写、可视化呈现的全流程工作，为管理层决策和应用优化提供扎实的数据支持。
5.跨团队协作与项目推动： 具备优秀的沟通表达能力与客户服务意识，能够有效整合资源，推动数据分析项目从规划到高质量交付的全过程。
二、任职要求
1.教育与经验背景：
- 本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、数据挖掘、应用数学或相关专业优先考虑。
- 3年以上数据挖掘、数据分析或数据建模相关工作经验，其中至少2年专注于电信运营商行业，深刻理解其业务知识、市场运营及指标体系，有中国联通等运营商项目交付经验者优先。
2.专业技能与工具：
- 运营商数据分析： 精通运营商业务逻辑，能独立完成高质量业务分析报告。精通Excel高级函数与数据透视，能熟练使用PPT进行成果汇报。
- AI算法与研究能力： 对机器学习、深度学习有深刻理解，熟悉常见的聚类、分类、回归、预测等算法及其应用场景。深入理解Transformer、BERT/GPT等主流模型原理，并有使用开源大模型进行微调或研究的项目经验者优先。要求不仅会“调包”，更需具备扎实的数学功底和通过实验评估、优化算法的能力。
- 编程与大数据技术：
- 精通Python开发，熟练掌握Pandas、NumPy等数据分析库，以及Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow等机器学习框架。具备良好的工程实现能力，能编写高效、可复用的代码。
- 熟练掌握SQL，具备复杂数据处理能力。熟悉Hive SQL/Spark SQL者更佳。
- 熟悉Hadoop、Spark、Hive等大数据生态工具，具备数据仓库建模和ETL开发经验者优先。
3.核心能力与素质：
- 业务洞察与解决问题能力： 具备良好的数学分析与业务思考理解力，能从海量数据中发现规律、诊断问题。能够将业务痛点转化为数据问题，并设计算法模型予以解决。
- 逻辑思维与沟通协作： 逻辑严谨，具备出色的分析能力和结构化思维。拥有较强的跨团队协作和资源整合能力，能承受工作压力。
- 学习与钻研精神： 对数据敏感，对新技术有强烈兴趣和学习能力，能持续跟踪大数据与AI领域的前沿动态。