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Senior Data Analyst (Customer-Centric Planning)

Senior Data Analyst (Customer-Centric Planning)

发布于 大约 2 个月前

普通员工/个人贡献者

Taipei, Taiwan
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
Ai Automation
E-Commerce
ETL
SQL

AI 估算 · 15k–25k

资深数据分析岗位要求复杂SQL和AI技能,竞争力强,但台湾薪资水平低于大陆一线城市,综合评估中等偏上。

职位详情

关于这个职位

作为酷澎台北客户中心规划团队的高级数据分析师,你将深度整合数据分析与数据工程,负责从原始数据到洞察的完整生命周期,包括维护Airflow ETL流程、构建数据管道、开发自动化工具,并利用AI技术提升运营团队效率

此职位不只是跑报表,而是需要深入技术底层,直接操作Presto和Airflow集群,解决复杂的业务问题

最低要求

年以上数据分析或数据工程经验,能够处理复杂SQL查询(递归CTE、窗口函数、JSON解析)

具备业务分析敏感度,能够将模糊的业务问题(如“客户投诉为何增加?”)转化为具体的数据分析项目
熟悉Tableau Server、Power BI或相关报表创建和操作

工作职责

快速支持(数小时内)并响应各运营团队的需求,制定Ad-Hoc分析计划,生成高质量、高准确度的数据报告

运营痛点分析与根因分析:构建客户体验漏斗,从用户生命周期中识别流程问题和运营问题,并分析深层原因
端到端数据管道构建与维护(ETL & Pipeline):使用Presto/Hive SQL处理大规模数据,负责设计和维护Airflow DAG,开发和优化数据市场,监控数据管道健康,确保数据质量
流程自动化与工具开发(Automation & Tooling):使用Python开发自动化脚本,集成Slack、GitHub、Zendesk、Tableau、Presto、Confluence以及各种内部API,并使用/引入LangChain、MCP Server实现各种研究、报告生成、质量保证等的自动更新和发布,减少人工干预,提高团队效率

优先资格

熟悉客服和工单系统运营数据结构:具有客服、电商、物流类似系统的数据分析经验

具备电商或供应链领域知识:了解电商业务模式和物流库存逻辑
具备实际Python开发技能,能编写自动化脚本、处理API集成或进行数据转换
熟悉Airflow或类似工作流调度工具,有实际编写和维护DAG的经验
熟悉版本控制工具(GitHub/Git),习惯Pull Request(PR)评审和协作流程
AI/LLM应用经验:有使用LangChain或内部AI工具构建辅助分析代理或自动化流程的经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术栈前沿:涉及Airflow、Presto、AI工具等,技能含金量高
  • 业务影响力大:直接支持客服和运营优化,能看到数据驱动的实际价值
  • 跨国电商巨头平台,发展空间和稳定性较好
  • 技术广度要求高:需同时掌握数据分析、数据工程和自动化开发,学习曲线陡
  • 适合具备数据工程和分析双重背景、喜欢技术深耕并愿意快速解决业务问题的求职者

缺点 / 挑战

  • 需要快速响应(数小时内),工作节奏可能较快,压力较大

角色解读

  • 向高级数据工程师或数据科学家方向发展,深入AI与大数据技术
  • 可成长为数据团队的技术负责人(Tech Lead),管理数据管道和自动化体系
  • 在电商与供应链领域积累行业经验,转型为数据产品经理或业务分析总监
  • 使用Presto/Hive SQL处理大规模数据,构建和维护数据管道(ETL),确保数据质量和可用性
  • 通过Airflow调度任务,监控数据流水线健康,并开发自动化脚本减少重复工作
  • 快速响应运营团队需求,进行Ad-Hoc分析和根因分析,输出高质量报告帮助决策
  • 集成AI工具(如LangChain)优化流程,提升团队效率
  • 精通复杂SQL(递归CTE、窗口函数等),能够处理多源数据整合
  • 具备Python开发能力,用于自动化脚本、API集成和数据转换
  • 熟悉ETL工具(Airflow)和BI工具(Tableau/Power BI)
  • 业务分析思维:能将业务问题转化为数据分析项目,并给出可落地的建议

申请策略

  • 注意公司文化强调客户至上,面试中可体现以客户为中心的思考
  • 了解酷澎在台湾的火箭配送业务,展现对该市场的热情
  • 突出SQL复杂查询经验和Airflow DAG维护案例
  • 展示Python自动化脚本或AI工具集成项目(如LangChain)
  • 强调电商或客服领域数据分析经验
  • 量化成果:如“通过自动化减少80%手动报表时间”等
  • 如果缺乏Airflow经验,可先学习基础概念并搭建简单DAG
  • 了解LangChain或类似LLM应用框架,准备一个使用案例

面试指南

  • 使用STAR方法:Situation-Task-Action-Result,清晰描述背景、任务、行动和量化结果
  • 对于技术问题,先概述思路,再细节展开,突出你对数据质量和可靠性的关注
  • 对于业务问题,展示结构化分析:从假设到验证,再到根因和建议
  • 请描述一个你通过数据分析发现业务问题并推动解决的案例
  • 你是如何设计一个Airflow DAG来处理多源数据ETL的?
  • 如何处理模糊的业务问题,比如“为什么客户投诉增加了”?
  • 分享一个你使用Python自动化脚本提高效率的经历
  • 你是否有AI/LLM相关经验?如何应用在数据分析中?

职位点评

69
综合评分

Senior data analyst role with strong tech stack and automation focus, on-site in Taipei, moderate salary and WLB.

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估,方便横向比较。

更适合这类人
This role suits candidates prioritizing technical growth and cutting-edge tools over work-life balance.
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展88
工作生活50
使命价值70

薪资福利

65中等

The salary is undisclosed but typical for senior analyst roles in Taiwan's e-commerce sector; benefits are not specified.

薪资信号未披露(AI估算:15K-25K/月)

成长发展

88较高

Strong focus on cutting-edge tech (AI, Airflow, Presto) and automation; clear growth path in data engineering and AI.

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Airflow、Presto、Tableau、LangChain、AI、ETL
业务类型profit_center

工作生活

50较低

Requires on-site work in Taipei; no WLB signals; likely standard hours but potential urgency.

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

E-commerce is stable growth; role directly improves customer experience, offering moderate social impact.

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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