盒马鲜生
盒马超盒算NB-业务推进专家-总部
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发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
商业分析
Ai应用
即时零售
商业分析
商品规划
大模型
数据分析
数据挖掘
用户调研
统计建模
AI 估算 · 25k–45k
上海资深零售商业分析岗位，5年经验，大厂平台，薪资处于行业中上水平
职位详情
关于这个职位
这是一个聚焦零售业务增长的数据分析专家岗位，负责挖掘增长机会、输出商业洞察，并用AI工具提升分析效率
你将参与从数据建模到策略落地的全流程，需要扎实的统计功底和敏锐的商业嗅觉，适合有5年以上零售或互联网经验的分析师
最低要求
国内外知名院校本科及以上学历，经济学、管理学、统计学或相关专业优先
年+相关工作经验，零售品牌或互联网大厂经验优先
对商超、即时零售、全渠道新零售行业具有浓厚兴趣与持续研究热忱
具备敏锐的商业洞察力与数据敏感度
具备优秀的多线程任务管理能力，能在高压环境下推动复杂项目落地
积极拥抱 AI 技术，善于利用大模型工具提升信息搜集、内容生成及数据处理效率
工作职责
核心围绕促进业务的销售增长，负责相关的数据分析与洞察输出，通过数据挖掘、统计建模，并结合商业思考与业务理解，挖掘业务增长机会点，能用业务语言解释数据发现，指出问题并给出可落地的建议
从行业趋势，内、外部数据&策略分析，对市场变化保持高度敏锐，结合目标客群画像，设计并完成用户调研，对商品规划提供数据及调研支持并形成可落地的建议
承接重点课题，独立完成从数据需求梳理、分析方案设计、数据提取与建模、到结论输出的全流程，结构化地回答洞察相关核心问题，为决策提供高质量输入，并能有效协同业务或合作方，共同推进策略落地
拥抱AI，借助AI能力提升工作效率，将数据分析结果转化为清晰、有业务洞察的报告
报告形式包括但不限于Html、Excel、PPT、Word文档等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处零售新业态前沿，数据量丰富，能快速积累行业认知和分析实战经验
- 公司平台大，业务复杂度高，对个人能力和简历背书有较强提升作用
- 鼓励用AI提效，有机会接触大模型在业务分析中的落地应用，提升技术视野
- 职责范围较广，需要兼顾数据分析和业务推动，对综合能力要求高
- 业务变化快，需要持续学习零售动态和AI工具，保持竞争力
缺点 / 挑战
- 岗位直接对接业务增长，工作成果易量化，有较高的成就感
- 工作压力较大，明确提到高压环境，可能需要应对高强度项目节奏
- 适合有5年以上数据或商业分析经验，喜欢解决实际业务问题、自驱力强、愿意拥抱AI和高压挑战的人
角色解读
- 在盒马这样的大型零售平台，可以深耕即时零售和全渠道数据领域，成为业务分析专家
- 向数据科学或策略运营方向发展，负责更复杂的建模和业务策略制定
- 有机会从专业条线转向管理岗，带领分析团队，或者成为业务线运营负责人
- 围绕销售增长目标，从海量交易和用户数据中挖掘业务机会，输出可落地的增长策略
- 开展行业趋势和竞品分析，结合客群画像设计用户调研，为商品规划和运营决策提供依据
- 独立负责重点分析课题，完成从数据提取、建模到结论输出的全流程，并协同业务部门推动策略落地
- 利用AI大模型工具优化分析流程，将结果转化为PPT、Excel等形式的决策报告
- 扎实的数据统计和建模能力，熟练使用SQL、Python或R等工具进行数据提取与分析
- 敏锐的商业洞察力，能理解零售业务逻辑，将数据发现转化为业务语言
- 优秀的沟通协作能力，能跨部门推动项目落地，并应对多线程高压工作
- 主动拥抱AI技术，熟悉大模型应用，能提升工作效率和报告产出水平
申请策略
- 投递时针对业务推进专家的特点，强调你既能做分析又能推动落地的复合能力
- 在面试中表现对零售行业的好奇心和热情，并展示你如何用数据回答业务问题
- 突出5年以上数据分析或商业分析经验，尤其是零售或互联网大厂的实战项目
- 用具体案例展示如何通过数据分析驱动销售增长或业务决策，量化成果
- 强调统计建模能力（如回归、聚类等）和数据处理工具（SQL、Python）的熟练度
- 体现你主动使用AI大模型工具的方法和效果，展示创新思维
- 提前学习并实践ChatGPT、Copilot等大模型工具在数据分析中的应用，如自动生成SQL或报告
- 补充零售或即时零售行业知识，了解盒马模式与竞对动态
面试指南
- 回答案例分析时，采用STAR结构：背景-任务-行动-结果，重点说明你的分析逻辑和业务影响
- 回答行业理解时，展现持续关注，可以结构化地分析行业痛点、机会和盒马的优势
- 回答AI应用时，具体描述你使用的工具、优化流程的环节以及实际效果，展示学习能力
- 请介绍一个你通过数据分析发现业务增长机会并推动落地的案例
- 面对一个业务问题时，你如何设计分析思路？请举一个具体例子
- 你如何评价一个数据分析项目的成效？会用什么指标？
- 你对即时零售或新零售的商业模式有哪些观察和见解？
- 你如何利用AI工具提升数据分析效率？分享你的实践经验
职位点评
65
综合评分
成长价值高、薪资有竞争力但未明确，工作强度较大，适合自驱型分析专家。
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。
更适合这类人
最适合追求职业成长和技能提升、愿意承受高压挑战、对零售行业充满热情的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资未在JD中披露，但盒马作为大型平台提供有竞争力的薪酬福利。薪资水平大概率高于市场平均，但未明确具体数字，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及数据挖掘、统计建模和AI技术应用，处于主流现代技术前沿，业务挑战大，能显著提升个人专业能力和行业认知。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据挖掘、统计建模、AI、大模型、SQL、Python
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD明确提到高压环境，且为现场办公，工作压力大概率较大，生活与工作平衡的满足程度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
60中等
即时零售和全渠道新零售属于高速增长赛道，业务影响力较大，但社会价值感中等，更多是商业层面的意义。
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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