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数据统计工程师-2026届(J42767)
数据统计工程师-2026届(J42767)
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据分析
数据分析
A/B测试
Sql
回归分析
数据仓库
数据可视化
时间序列分析
统计学
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.0万
与数据分析中位数基本持平
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招
市场机会
选择不多
苏州 · 数据分析 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
追觅科技2026届校招岗位，负责业务数据的统计建模与分析、A/B测试设计与数据可视化看板建设，面向统计学、数学、计算机、数据科学等专业应届毕业生，四城可选办公
最低要求
统计学、数学、计算机、数据科学等相关专业本科及以上学历
扎实的统计学基础，熟悉概率论、数理统计、实验设计等理论知识
熟练使用SQL/Python/R等工具进行数据分析，掌握常用统计建模方法
具备良好的数据敏感度和逻辑分析能力，能够从数据中发现价值
工作职责
负责业务数据的统计建模与分析工作，构建指标体系并监测业务健康度
设计并实施A/B测试、假设检验等统计实验，为业务决策提供数据支持
开发数据统计模型和算法，包括但不限于回归分析、时间序列分析、聚类分析等
构建数据可视化看板和统计分析报告，向团队清晰传达数据洞察
参与数据仓库建设，优化数据统计的准确性和计算效率
优先资格
有数据分析项目经验或统计建模竞赛经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 校招进入数据分析核心岗位，统计方法与业务双线成长
- 接触 A/B 测试、建模、数仓等完整数据链路，技能栈全面
- 四城可选，就业地域灵活
- 业务需求多变，分析结论需要快速产出并经得起推敲
- 跨团队沟通与数据口径对齐需要花费较多精力
- 适合统计基础扎实、对业务数据敏感、希望从校招起步进入数据领域的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深数据分析师或数据科学家方向发展
- 积累业务建模经验后可转向策略分析、算法或数据产品岗位
- 也可深入数据工程建设方向
- 对业务数据进行统计建模与分析，搭建指标体系监测业务健康度
- 设计 A/B 测试与假设检验等统计实验，开发回归、时间序列、聚类等统计模型
- 制作可视化看板与分析报告，并参与数据仓库建设
- 统计学/数学/计算机/数据科学相关专业本科及以上学历，统计理论基础扎实
- 熟练使用 SQL、Python、R 进行数据分析与统计建模
- 具备良好的数据敏感度与逻辑分析能力
申请策略
- 面试前了解追觅的主要业务线与数据场景
- 准备一个完整的从数据到结论的分析案例
- 突出统计建模课程项目、竞赛经历与数据分析实习成果
- 展示 SQL/Python/R 的实际项目应用
- 量化分析对业务决策的影响
- 提前熟悉 A/B 测试设计流程与常见实验陷阱
- 练习数据可视化工具（Tableau、Power BI）与看板搭建
面试指南
- 项目介绍用'业务问题-方法选择-分析过程-结论落地'结构
- 实验设计类问题强调假设定义、样本量计算与显著性判断
- 展示对统计方法适用边界清醒的认识
- 介绍一个你做过的数据分析或统计建模项目
- 如何设计一个有效的 A/B 实验，如何确定样本量？
- SQL 中如何实现留存率或漏斗分析？
- 回归分析和聚类分析分别适合什么业务场景？
- 如何向非技术同事清晰传达数据洞察？
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活62
使命价值62
薪资福利
70中等
校招数据分析岗，一线城市与苏州同类校招薪资中上，JD 未披露具体薪酬与福利。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
统计建模、实验设计与数仓建设全链路 exposure，技术成长路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、A/B测试、时间序列分析
业务类型profit_center
工作生活
62中等
JD 未提及办公模式与 WLB 信息，业务分析岗位节奏与需求排期相关，需面谈确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
62中等
数据分析直接支撑业务决策，岗位价值明确，社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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