尼尔森 IQ
Analyst, Data Modeling
Analyst, Data Modeling
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
数据分析与科学
Power Bi
Sql
数据分析
数据挖掘
机器学习
统计建模
AI 估算 · 15k–25k
上海数据分析岗，要求Python与机器学习，大公司背景，市场薪资约15-25K/月
职位详情
关于这个职位
该职位负责执行数据建模与分析项目的技术和统计工作，确保项目高质量按时交付
你需要与商业团队紧密合作，处理数据、调整模型、验证结果，并参与创新解决方案的开发
适合具备统计学背景、熟悉Python和机器学习算法的数据分析人才
最低要求
BA/BS in statistics/maths related background
Being familiar with Python is necessary.
Solid statistic knowledge and has capability to design new methodology.
Good understanding of frequently used Machine Learning Algorithm (e.g., decision tree, random forest, SVM, XGBOOST, network analysis, etc.)
Good analytical skills and problem-solving skills.
Effective communication and project management skills are needed.
工作职责
To execute daily modeling work including but not limited to data processing, model adjustment, result validation and ensure that clean, robust, and meaningful results are delivered in response to commercial brief.
To identify and solve quality and statistical data issues that may arise throughout the course of the project.
To manage the technical and statistical parts of analytical products
To participate in and contribute to customized projects and the development of innovative solutions to support functional and industry applications.
To support commercial teams in the initial project design and answer technical questions that may arise in results presentation to clients.
优先资格
Knowledge with R, VBA, SQL, Visualization tool (e.g. Power BI) would be a plus.
Experience using Spark/Pyspark would be a plus.
Experience working with large data sets and distributed computing tools (Map/Reduce, Hadoop, Hive, etc.) would be a plus.
Experience using Arcgis or QGIS would be a plus.
Experience in FMCG / Retail industry would be a plus.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球领先的消费者智能公司，平台大，项目多样，可积累快消、零售等行业经验
- 职位涉及核心数据建模和机器学习，技术含量高，有利于职业发展
- 提供灵活工作环境和学习资源（LinkedIn Learning），注重员工成长
- 技术栈要求较广，需持续学习新工具（如Spark、GIS等）以保持竞争力
- 适合具备统计学或数学背景，熟悉Python和机器学习，喜欢用数据解决商业问题，并希望在大型跨国企业积累经验的数据分析师
缺点 / 挑战
- 需要同时处理多个项目，对时间管理和多任务处理能力要求较高
- 作为商业支持角色，可能需要频繁与客户或内部团队沟通，压力较大
角色解读
- 从数据分析师起步，可向高级分析师或数据科学家方向发展
- 积累行业经验后，可转向商业分析或产品管理岗位
- 在NIQ这样的大平台，有机会接触全球项目，向团队领导或技术专家晋升
- 执行日常建模任务，包括数据处理、模型调整和结果验证，确保交付高质量分析结果
- 识别并解决项目中的统计和数据质量问题，管理分析产品的技术和统计部分
- 参与定制化项目，开发创新解决方案以支持业务应用
- 协助商业团队进行项目初始设计，并在客户演示中解答技术问题
- 扎实的统计学知识，能够设计新方法论
- 熟练使用Python，理解常用机器学习算法（决策树、随机森林、XGBoost等）
- 良好的分析和问题解决能力，以及有效的沟通和项目管理技能
- 掌握R、SQL、可视化工具（如Power BI）或有Spark、大数据处理经验更佳
申请策略
- 了解NIQ的业务线和核心产品（如零售数据、消费者洞察），在面试中展示你对行业的理解
- 准备一个完整的数据分析项目案例，从问题定义到模型部署，展示你的流程思维
- 突出你的统计学背景和Python编程能力，列出具体项目经验
- 展示你使用机器学习算法的实际案例，包括模型选型、调参和效果评估
- 强调数据处理和可视化经验，特别是使用SQL、Power BI等工具
- 如有快消或零售行业项目经验，务必提及
- 如果你不熟悉Spark或大数据工具，建议提前学习基础用法
- 加强沟通和项目管理能力，可通过参加相关课程或认证提升
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出你的分析思路和量化成果
- 技术问题先说明方法论，再结合实际案例，避免过于理论化
- 对于沟通类问题，强调你的听众分析能力和简化复杂概念的能力
- 请介绍一个你使用机器学习解决实际问题的项目，包括数据预处理、模型选择和评估
- 如何处理数据缺失或异常值？请举例说明
- 你如何向非技术背景的客户解释复杂的统计模型结果？
- 描述一次你与团队合作完成项目的经历，你扮演了什么角色？
- 复习常见机器学习算法原理及应用场景（如决策树、随机森林、XGBoost）
职位点评
66
综合评分
弹性工作环境，主流技术栈，发展空间明确但薪资未定，意义感一般。
更适合这类人
该职位适合注重工作生活平衡、希望学习主流技术并在稳定平台发展的求职者。
表现最好
工作生活
相对薄弱
使命价值
薪资福利65
成长发展70
工作生活75
使命价值55
薪资福利
65中等
薪资未明确披露，但公司福利包括灵活工作环境、志愿者假和学习资源，综合来看补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
福利待遇Flexible working environment、Volunteer time off、LinkedIn Learning、Employee-Assistance-Program (EAP)
成长发展
70中等
技术栈主流现代，提供学习资源，但未明确提及晋升路径，发展性中等偏上。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、机器学习、Spark、SQL、Power BI
成长机会LinkedIn Learning
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
提供灵活工作环境，WLB信号积极，但未明确远程天数，整体较优。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Flexible working environment
使命价值
55较低
所属行业稳定成熟，社会影响力中性，工作内容以商业支持为主，意义感一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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