尼尔森 IQ
Analyst, Data Modeling
Analyst, Data Modeling
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据科学
数据科学
Power Bi
Sql
数据建模
机器学习
统计学
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
外企核心数据建模岗，技术栈主流且成长空间大，福利完善、WLB较好，业务聚焦消费者洞察。
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
2万
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
43 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责执行数据建模和分析项目的技术与统计工作，确保高质量交付
你需要与商业团队紧密合作，处理数据、调整模型、验证结果，并参与定制化项目和行业应用创新解决方案的开发
最低要求
统计学/数学相关专业本科及以上学历
必须熟悉 Python
具备扎实的统计学知识，有能力设计新的方法论
深入理解常用的机器学习算法（如决策树、随机森林、SVM、XGBOOST、网络分析等）
具备良好的分析能力和解决问题的能力
具备有效的沟通和项目管理能力
工作职责
执行日常建模工作，包括但不限于数据处理、模型调整、结果验证，确保响应商业需求交付干净、稳健且有意义的结果
识别并解决项目过程中可能出现的质量和数据统计问题
管理分析产品的技术和统计部分
参与并贡献于定制化项目，开发创新解决方案以支持功能和行业应用
支持商业团队进行初始项目设计，并解答向客户展示结果时可能出现的技术问题
优先资格
了解 R、VBA、SQL、可视化工具（如 Power BI）
有使用 Spark/Pyspark 的经验
有处理大型数据集和分布式计算工具（Map/Reduce、Hadoop、Hive 等）的经验
有使用 Arcgis 或 QGIS 的经验
有 FMCG（快消）/零售行业工作经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托NIQ全球领先的消费者数据和行业资源，能接触到最前沿的零售与快消行业分析场景
- 外企背景提供完善的培训体系（如LinkedIn Learning）和灵活的工作环境，注重员工关怀与多元化
- 技术栈丰富，涵盖Python、Spark、Hadoop等大数据与机器学习工具，利于个人技术深度与广度的拓展
- 适合具备扎实统计学基础、对快消/零售行业消费者洞察感兴趣，且希望在外企环境中平衡技术深度与商业应用的数据分析人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁与商业团队和客户沟通，对将复杂统计模型转化为易懂商业语言的能力要求较高
- 处理大型数据集和分布式计算时，可能面临数据质量参差不齐和计算资源调优的技术挑战
角色解读
- 从初级分析师向高级数据科学家或建模专家发展，深入掌握更复杂的算法和分布式计算技术
- 向商业分析管理方向发展，带领团队负责大型定制化项目，直接对接核心客户与商业决策
- 负责日常数据建模工作，包括数据处理、模型调整和结果验证，确保输出高质量的分析结果
- 与商业团队紧密合作，参与项目初期设计，解答客户展示环节的技术问题
- 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实现
- 扎实的统计学基础和数学背景，能够设计新的分析方法论
- 熟练掌握Python，并深入理解决策树、随机森林、XGBoost等常用机器学习算法
- 具备良好的沟通能力与项目管理能力，能将复杂的技术结果转化为商业洞察
申请策略
- 了解NIQ与GfK合并后的业务布局及Full View™平台，在面试中展现对公司最新战略和产品的关注
- 准备1-2个解决复杂数据质量或统计问题的具体案例，以应对行为面试
- 突出Python及机器学习算法（如XGBoost或随机森林）在实际项目中的应用经验及业务成果
- 强调统计学背景及处理大规模数据集（如Spark、Hadoop）的实操能力
- 展示与跨部门团队或客户沟通的经验，体现将技术语言转化为商业洞察的能力
- 提前复习并巩固分布式计算工具（如PySpark）和空间数据分析工具（如ArcGIS/QGIS）的使用
- 深入了解快消品（FMCG）或零售行业的业务逻辑和常见数据分析场景
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的框架，重点突出你的技术选型和最终带来的业务收益
- 技术+业务双重视角：在解释模型或解决质疑时，先简述技术原理，再结合业务场景说明其实际意义和局限性
- 请介绍一个你使用机器学习算法（如XGBoost或随机森林）解决实际业务问题的项目，你是如何调整模型并验证结果的？
- 在处理大型数据集时，你遇到过哪些数据质量或统计问题？你是如何识别并解决的？
- 如果商业团队对模型输出的结果提出质疑，你会如何向他们解释并证明结果的稳健性？
- 你如何理解消费者购买行为分析？在快消或零售行业中，数据建模能带来哪些具体的商业价值？
- 复习常用的机器学习算法原理及其优缺点，准备在Python/Spark环境下的代码实现细节
- 了解NIQ的核心业务和消费者洞察方法论，思考数据建模如何赋能零售和快消行业的增长
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活80
使命价值70
薪资福利
75中等
跨国企业薪资福利体系完善，提供弹性工作环境和多项员工福利，整体薪酬在上海数据科学岗位中处于市场中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
福利待遇Flexible working environment、Volunteer time off、LinkedIn Learning、Employee-Assistance-Program (EAP)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿机器学习算法与大数据处理技术，且公司提供LinkedIn Learning等资源，技术成长与业务视野拓展空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、Machine Learning、Decision Tree、Random Forest、SVM、XGBOOST、R、SQL、Power BI、Spark、Pyspark、Hadoop、Hive、Arcgis、QGIS
成长机会LinkedIn Learning
业务类型profit_center
工作生活
80较高
JD明确提及灵活的工作环境及志愿者假期等福利，外企文化通常能较好地保障Work-Life Balance。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Flexible working environment、Volunteer time off
使命价值
70中等
作为全球领先的消费者情报公司，工作成果有助于揭示消费者行为并推动行业增长，具有一定的商业与社会价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号revealing new pathways to growth
创新程度积极采用新技术
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