东风汽车集团有限公司
数据挖掘主管-神龙汽车
数据挖掘主管-神龙汽车
发布于 4 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Rfm
Sql
Tensorflow
Xgboost
数据分析
数据可视化
机器学习
漏斗分析
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
稳定上市公司、技术栈主流、薪资福利好，但办公模式未明确，WLB可能一般。
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。
薪资怎么样
20K
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 490 个在招
市场机会
选择适中
武汉 · 机器学习工程 · 24 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是神龙汽车的数据挖掘主管，负责汽车业务的数据提取、清洗、指标体系搭建和业务数据分析
工作内容包括用户画像建模和机器学习模型开发，以数据驱动业务决策和增长
最低要求
技能要求：1、扎实的数据分析基础，熟悉漏斗分析、归因分析、RFM、留存分析等分析方法论
精通 SQL，熟练编写复杂查询、多表关联、窗口/聚合计算
熟练使quickBI、FineBI / Tableau / Power BI 等（之一）数据可视化工具
熟悉 Python，熟悉主流机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等），具备独立建模能力，了解模型评估指标
有新能源汽车行业数据工作经验优先
经验要求：5年以上数据挖掘、数据分析及相关工作经历，有完整项目落地经历
学历要求：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息管理等相关专业优先
工作职责
岗位职责：1、数据提取与清洗：根据业务场景需求，从数据库获取数据，完成基本的ETL操作
指标体系搭建与数据可视化：围绕业务策略和动作，输出业务评估指标体系和业务数据监控，并完成数据加工与可视化
业务数据分析与报告产出：负责车企营销服为主的数据分析，协同各业务线，完成业务问题的数据拆解与分析，输出分析报告与策略建议，推动业务决策和调整，支撑业务增长目标
与产研运团队协作，将业务场景需求转化为数据解决方案，并实现方案落地、效果回收、持续迭代
参与用户画像、模型打分等数据专项，建设和利用各种数据挖掘/模型能力，提高数据应用和业务效率
优先资格
有新能源汽车行业数据工作经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作涉及前沿的数据挖掘和机器学习技术，能积累丰富经验
- 公司是上市企业，平台稳定，福利体系完善
- 汽车行业数字化趋势明显，数据岗位需求增长
- 需要同时具备技术能力和业务理解，沟通协作要求高
- 数据项目可能涉及复杂业务场景，分析难度较大
- 作为主管角色，可能需要承担一定管理职责
- 适合有5年以上数据分析或挖掘经验，熟悉Python和SQL，对汽车或新能源行业感兴趣，希望在数据驱动业务中发挥价值的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可以向数据科学专家或机器学习工程师方向发展，深化技术栈
- 随着经验积累，可能晋升为数据团队负责人或数据分析经理
- 在汽车行业，可转向业务智能或数据产品管理角色
- 负责汽车业务数据的提取、清洗和ETL操作，确保数据质量
- 搭建业务指标体系和数据可视化，监控业务表现
- 进行业务数据分析，输出报告和策略建议，支持决策
- 参与用户画像和机器学习模型开发，提升数据应用效率
- 精通SQL和数据分析方法论，如漏斗分析、RFM等
- 熟练使用Python和主流机器学习框架进行建模
- 掌握数据可视化工具如Tableau或Power BI
- 具备业务理解和沟通协作能力，能将需求转化为数据方案
申请策略
- 研究神龙汽车和东风集团的业务动态，面试时展现行业了解
- 准备数据驱动业务增长的案例故事，突出策略建议和效果
- 突出SQL复杂查询和Python建模的项目经验，展示数据处理能力
- 强调数据可视化成果，如使用Tableau搭建仪表盘
- 列举完整数据分析项目案例，体现从业务问题到解决方案的全链条
- 如果有汽车行业或相关领域经验，重点说明
- 复习和深化机器学习模型评估指标和调优技巧
- 学习QuickBI等国产数据可视化工具，适应国内企业需求
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）讲述案例，强调数据方法和业务影响
- 从数据清洗、分析、建模到可视化，逐步解释思考过程
- 结合技术细节和业务价值，展示综合能力
- 请描述一个你通过数据分析推动业务决策的具体案例
- 你如何从原始数据中提取有价值的业务洞察？
- 在用户画像建模中，你会选择哪些特征和算法？
- 如何确保数据可视化报告既准确又易于理解？
- 如果业务部门提出一个模糊的数据需求，你会如何处理？
职位点评
薪资福利80
成长发展75
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位提供完善的薪酬福利体系，如五险一金、带薪年假和绩效奖金，薪资具有市场竞争力。
薪资信号市场水准 (1.5–2.5万/月)
福利待遇五险一金、带薪年假、绩效奖金、免费班车、餐饮补贴
成长发展
75中等
职位涉及数据挖掘和机器学习等技术，有专业培训机会，能提升技能和职业发展。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、TensorFlow、PyTorch、XGBoost、数据可视化
成长机会提供专业的职业技能培训
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式和工作时间，可能需现场办公，生活平衡一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
汽车行业正朝数字化和新能源转型，数据挖掘能支持业务增长，有一定社会价值。
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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