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平台及用户产品事业部-数据分析师-AI购物助手方向-杭州
平台及用户产品事业部-数据分析师-AI购物助手方向-杭州
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
A/B测试
Ai助手
Sql
数据可视化
用户行为分析
电商分析
统计分析
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
AI前沿业务、高成长潜力、技术要求全面、工作节奏可能较快
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
2.8万
比数据分析与科学中位数低
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 190 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据分析与科学 · 81 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI购物助手的业务与用户分析，通过日常经营分析、专题研究和A/B实验，深入理解用户需求与购物决策行为
定位产品体验障碍，优化推荐策略与交互方式，协同产研团队推动产品迭代与用户增长
最低要求
本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先
年以上互联网数据分析经验，有C端产品、电商、搜索推荐或用户增长分析经验者优先
熟练使用SQL，掌握Python或R，能够独立完成数据处理、分析与可视化，具备业务报表开发及自动化能力
具备扎实的统计学基础，熟悉A/B实验、用户分群、路径分析和留存分析，能够合理区分相关性与因果关系
具备较强的业务敏感度和主动探索能力，能够从数据与真实用户案例中发现问题、形成假设，并转化为具体的产品机会
具备良好的沟通与推动能力
有AI助手、大模型产品分析或因果推断实践经验者优先
工作职责
负责日常业务报表与经营分析，跟踪核心指标变化，及时识别异常、分析原因，帮助团队掌握业务进展
深入分析用户提问、多轮对话及购物行为，识别不同人群、品类和场景下的需求特征，发现尚未被满足的用户需求
分析从进入助手、表达需求到商品浏览、比较和购买的完整路径，定位体验障碍与关键流失环节，提出可落地的优化建议
结合推荐评测、用户反馈与行为数据，分析需求理解、交互方式和推荐策略对用户决策及业务效果的影响，寻找提升机会
围绕产品功能、交互方案及模型策略开展A/B实验分析，判断改动收益，识别适用人群与场景，支持迭代决策
主动开展增长、留存与用户价值等专题研究，协同产品、算法及运营团队推动优化，并跟踪验证效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地前沿，接触大模型与购物助手核心业务，技术栈现代且具有高成长性
- 需平衡算法逻辑与业务直觉，面对快速迭代的AI产品，对数据敏感度和问题拆解能力要求极高
缺点 / 挑战
- 喜欢挑战新技术、具备强逻辑思维且对电商/AI行业有热情的数据分析师
角色解读
- 可向高级数据科学家、AI产品经理或数据团队管理方向发展，深耕AI应用与商业智能领域
- 负责AI购物助手的全链路数据分析，包括日常监控、用户行为挖掘及A/B实验评估
- 精通SQL/Python进行数据处理，扎实掌握统计学原理及A/B实验设计，具备敏锐的业务洞察力
申请策略
- 准备一个完整的从问题定义到数据驱动决策的案例，体现业务闭环思维
- 突出SQL/Python实战能力，展示A/B实验设计案例，强调在AI或复杂业务场景下的数据分析成果
- 补充因果推断知识，了解大模型基本评估指标，提升对NLP数据的理解能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 强调假设构建、实验设计严谨性及业务落地价值
- 请分享一次你通过A/B实验发现显著业务机会的经历
- 如何评估AI聊天机器人的回答质量？有哪些量化指标？
- 当业务指标出现异常波动时，你的排查思路是什么？
- 如何区分用户行为中的相关性与因果关系？
- 复习统计学基础与A/B测试细节，了解当前主流AI助手的产品形态及常见痛点
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为巨头企业核心业务线岗位，薪资水平处于市场中上，福利体系完善，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位直接涉及AI大模型与购物助手前沿领域，技术栈先进，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI购物助手、大模型、A/B实验、SQL、Python、因果推断
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂核心部门通常节奏较快，JD未提及弹性工作制，预计工作强度中等偏上。
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
75中等
致力于提升用户购物体验，通过AI技术解决实际需求，具有较好的社会实用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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