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阿里控股-高级数据BI专家-数据分析 AI资源方向
阿里控股-高级数据BI专家-数据分析 AI资源方向
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公BI工程师
BI工程师
Quickbi
Sql
商业分析
数据治理
经济模型
经营分析
财务建模
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
聚焦AI算力经济学的高阶BI专家岗，发展天花板高、业务核心度强，但工作强度与协同挑战较大。
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，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比BI工程师中位数高
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 3430 个在招
市场机会
选择不多
杭州 · BI工程师 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI资源与数据的整体经营分析，搭建算力与数据资源的经济模型，为管理层决策提供量化指导
同时统筹BI体系与指标体系升级，打通资源与成本模块，并通过数据治理与战略汇报推动业务闭环
最低要求
学历与专业：本科及以上学历，计算机、数学、统计等理工科专业，或经济学、金融学、财务管理等商科专业（具备“理工科+商科”复合背景者优先）
核心经验（重点）：5年以上数据分析/商业分析/BI相关工作经验，2年以上团队管理经验
强烈欢迎具有券商研究所（计算机/科技/TMT行业）卖方研究员、知名咨询公司或大厂战略/经营分析背景的候选人
具备独立撰写深度行业研报、搭建复杂财务/商业经济模型的实战经验
业务洞察与建模能力：具备极强的商业敏锐度和结构化思维，熟练掌握各类商业分析框架与财务建模方法
能独立完成从宏观行业洞察到微观业务拆解，能搭建复杂的投入产出（ROI）、成本收益等经济模型，并能将模型结论转化为可落地的业务策略
数据底座与技术视野：熟悉底层数据逻辑，精通SQL，了解Python及主流BI工具（Tableau/QuickBI/FBI等）
不要求纯写代码，但必须具备扎实的数据质量治理、跨模块数据核对及指标体系设计能力，能指导数据开发团队高效落地数据需求
沟通与高管汇报：具备卓越的逻辑表达与报告撰写能力（PPT/Word），能将晦涩的数据结论转化为管理层易懂的商业语言
工作职责
经营分析与经济模型搭建（核心）：负责AI资源/数据的整体经营分析，搭建算力与数据资源的“经济模型”（包括但不限于资源定价模型、成本分摊模型、ROI评估模型、投入产出漏斗等）
从财务与业务双重视角量化资源效能，为管理层的资源分配、预算规划及商业化决策提供核心量化指导
BI体系与指标体系升级：统筹站点BI体系规划，超越基础的数据看板，构建以“经营结果与商业价值”为导向的指标体系
打通资源池、分配、消耗、成本、效能等模块，实现从“全景可观测”到“全局可决策”的跨越，直击业务痛点，避免无效指标堆砌
算力经济学与数据资产分析：搭建数据资产与AI大模型训练场景的“投入产出全景视图”
构建算力消耗与业务价值的转化模型，追踪模型训练各环节的效率与成本，协同算法与数据团队优化资源配置，输出量化的效能提升策略与业务优化建议
数据治理与业财一体化：建立跨模块（特别是业务数据与财务/成本数据）的交叉核对机制
统一经营分析口径，解决数据漂移与链路断点，保障底层数据“可信、可追溯、可解释”，为经济模型提供坚实、准确的数据底座
战略汇报与跨部门驱动：充当管理层的“内部智囊”，将复杂的数据分析转化为具有深度的商业洞察报告（对标券商深度研报标准）
建立与业务、产研、财务的协同机制，推动数据结论转化为实际的业务动作和管理策略，实现数据驱动业务闭环
优先资格
具备“理工科+商科”复合背景者优先
强烈欢迎具有券商研究所（计算机/科技/TMT行业）卖方研究员、知名咨询公司或大厂战略/经营分析背景的候选人
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心业务方向：聚焦AI资源与算力经济学，处于当前科技行业最具前景和热度的赛道，积累稀缺的行业认知
- 高阶能力锻炼：直接对接管理层，充当“内部智囊”，能极大提升宏观商业洞察、战略汇报与跨部门协同能力
- 业财复合壁垒：要求兼具理工科数据底座与商科财务建模能力，这种复合背景在职场上具有极高的不可替代性
- 模型落地要求高：不仅要搭建复杂的经济模型，还要确保底层数据“可信、可追溯”，对数据治理和业务理解的要求极为苛刻
- 适合具备5年以上数据分析/商业分析经验，拥有理工科与商科复合背景，且渴望在AI算力与数据资产领域深耕的高阶复合型人才
缺点 / 挑战
- 跨部门协同难度大：需要打通业务、产研、财务等多个模块，统一数据口径并推动结论落地，沟通与推进成本较高
角色解读
- 纵向可向数据分析总监、BI负责人或商业分析专家等更高阶的管理或技术专家路线发展
- 横向可转型为业务线负责人、战略运营总监或财务BP，凭借业财一体化能力深入业务核心
- 负责AI资源与数据的整体经营分析，搭建算力与数据资源的经济模型，为管理层提供资源分配与商业化决策的量化指导
- 统筹BI体系与指标体系升级，打通资源、成本、效能等模块，构建以商业价值为导向的全局可决策数据底座
- 充当管理层“内部智囊”，输出对标券商深度的商业洞察报告，推动数据结论转化为实际业务动作
- 具备极强的商业敏锐度与结构化思维，能独立搭建复杂的投入产出（ROI）、成本收益等财务/商业经济模型
- 精通SQL，了解Python及主流BI工具，具备扎实的数据质量治理与跨模块数据核对能力
- 拥有卓越的逻辑表达与报告撰写能力，能将复杂数据转化为管理层易懂的商业语言
申请策略
- 在面试前深入了解公司在AI算力、云资源及数据资产方面的最新战略布局，准备针对性的业务痛点分析
- 准备一份过往撰写的深度商业分析报告或经济模型脱敏案例，在面试中直观展示你的结构化思维与报告撰写能力
- 重点突出过往搭建复杂财务/商业经济模型（如ROI、成本分摊）的实战案例，以及模型落地后带来的实际业务收益
- 强调在券商研究所、知名咨询或大厂战略/经营分析背景下的深度行业研报撰写经验，展现宏观洞察与微观拆解能力
- 展示跨部门推动数据治理、业财一体化及指标体系升级的成功项目，体现解决数据漂移与链路断点的能力
- 深化对AI大模型训练场景及算力经济学（如GPU算力成本、资源调度）的业务理解，补充相关领域的行业知识
- 提升财务建模与券商级研报的撰写规范，确保输出内容在逻辑严密性与商业洞察力上达到高管汇报标准
面试指南
- STAR法则结合业务价值：在回答项目经验时，严格按照情境、任务、行动、结果展开，并重点量化模型或策略带来的财务/业务收益
- 结构化拆解问题：面对宏观或复杂的业务问题，先给出分析框架（如投入产出漏斗），再逐层下钻到微观指标，展现结构化思维
- 请分享一个你从零搭建复杂经济模型（如ROI评估或成本分摊）的案例，遇到了哪些数据或业务阻力，如何解决的？
- 在AI算力资源分配场景下，你会如何设计一套指标体系来衡量资源效能与商业价值？
- 当业务数据与财务/成本数据出现口径不一致或数据漂移时，你通常如何建立交叉核对机制并推动解决？
- 如何将晦涩的数据分析结论转化为管理层易懂的商业语言？请举例说明你过往成功推动数据结论落地的经验
- 深入复习财务建模方法与商业分析框架，确保能熟练运用ROI等工具进行投入产出分析
- 梳理过往跨部门协同与高管汇报的真实案例，提炼出应对数据治理难题和推动业务闭环的有效策略
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
作为高阶专家岗，薪资水平处于市场高位，整体薪酬福利与稳定性具有较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
聚焦AI资源与算力经济学这一前沿领域，直接对接管理层并充当内部智囊，能提供极高的商业视野与能力成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Tableau、QuickBI、经济模型、BI体系
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，无法准确判断工作强度与生活平衡状态。
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
85较高
深耕AI算力与数据资产领域，推动资源优化配置与效能提升，契合当前科技行业最具战略意义的发展方向。
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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