中国移动
数据分析
数据分析
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
郑州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
机器学习
深度学习
数据挖掘
PyTorch
SQL
TensorFlow
用户画像
AI 估算 · 12k–20k
中国移动央企背景，郑州薪资水平中等，数据分析岗2年经验市场薪资约12-20K，年终奖1个月左右。
职位详情
关于这个职位
该职位负责从海量业务数据中挖掘优化洞见，通过指标体系、用户画像和机器学习算法赋能业务增长，并推动数据化运营与产品推广
你将与跨部门团队协作，提炼产品方法论，打造行业标杆解决方案
最低要求
【教育背景】：大学本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、网络工程、电子信息、通信工程、应用电子技术、大数据、应用统计、数据科学及应用数学等IT/DT/CT类相关专业
【能力要求】：
熟悉Linux操作系统，熟练使用JAVA、PYTHON等任意编程语言
有PyTorch，TensorFlow等开源深度学习框架使用经验
对机器学习/深度学习算法原理有一定理解
熟悉SQL语言
具备良好的跨部门协作和沟通能力
热爱学习，眼界开阔，持续关注业界的技术应用发展，对未知领域能快速掌握并实践应用
【工作经验】：具有2年及以上相关领域工作经验
工作职责
从海量业务数据中找到最合适的指标和维度，分析发现突破的方向，从最真实的业务现象中找到可以优化的洞见，赋能业务持续增长
负责分析各项影响业务提升与增长的因素、各项业务细节，结合业务方向，给出可落地的整体的业务优化方案
负责公司用户画像体系的优化和完善，推进在业务开展中的实际应用，并根据业务效果反馈，持续提升画像质量和产品能力
深度理解用户数据和数据背后的价值，结合机器学习等算法知识，不断提升画像应用产品在业务上的价值，扩展能力边界
推动数据化运营，与相关团队协作组织数据技术与产品相关的推广、培训，推动产品与数据价值在业务上变现为结果负责
总结公司内部画像应用的场景，提炼产品方法论，提供行业级客户数据产品解决方案，并打造并打造行业标杆
优先资格
具备用户画像构建、机器学习/深度学习数据挖掘实践项目经验者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大型央企平台，稳定性高，福利待遇完善（五险一金、补充医疗等常见央企福利）
- 接触海量业务数据和真实用户画像场景，技术应用落地机会多
- 团队技术氛围较好，能学习到机器学习、数据挖掘等前沿技能
- 职位位于郑州，生活成本较低，工作生活平衡相对容易
- 央企内部流程可能较为繁琐，决策链路过长，创新推进速度较慢
- 技术栈主要围绕Java/Python和传统机器学习，前沿深度学习应用可能有限
- 需要较强的业务理解和跨部门协作能力，纯技术背景者可能需要适应
- 适合希望在稳定平台积累数据应用经验、注重WLB、愿意在二线城市发展的数据分析师或算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可成长为资深数据分析专家或算法专家，主导核心数据产品
- 横向可转向数据产品经理、运营数据分析负责人等岗位
- 在大型央企积累数据实战经验后，可向互联网或金融行业高薪岗位流动
- 从海量业务数据中提取关键指标和维度，分析业务增长点和优化方向
- 构建和完善用户画像体系，推动画像在业务中的实际应用并持续优化
- 结合机器学习算法，提升画像产品的业务价值，扩展数据应用边界
- 推动数据化运营，组织相关培训推广，促进数据价值变现
- 熟练掌握Python或Java，能编写数据处理和分析脚本
- 熟悉SQL，能够高效处理大规模数据查询
- 了解机器学习/深度学习基本原理，有PyTorch或TensorFlow使用经验
- 具备良好的跨部门沟通协作能力和业务理解力
申请策略
- 面试中要展现对业务的理解，而不仅是技术能力，强调数据如何赋能业务
- 央企招聘流程较长，保持耐心，同时关注其他机会
- 突出用户画像构建、数据挖掘项目的实际案例和量化成果
- 强调机器学习/深度学习项目经验，特别是使用PyTorch或TensorFlow的实践
- 展示SQL和Python/Java的熟练程度，如处理数据量级和优化经验
- 体现跨部门协作和推动业务落地的能力，如通过数据分析推动业务增长的具体例子
- 若缺乏机器学习项目经验，可补充kaggle竞赛或公开数据集上的实战项目
- 熟悉中国移动的业务场景（如通信、用户行为分析），提前了解运营商数据特点
面试指南
- 项目类问题用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出数据量和业务提升
- 技术原理问题先讲清楚核心概念，再结合项目谈实际应用和权衡
- 协作问题强调沟通方式、需求对齐、推动落地的具体步骤
- 请描述一个你通过数据挖掘优化业务指标的项目
- 如何构建用户画像？使用了哪些特征？如何评估画像质量？
- 解释一下你熟悉的机器学习模型（如XGBoost）的原理和调参经验
- 如何处理海量数据？SQL优化经验有哪些？
- 如何与业务部门协作推动数据产品落地？
匹配度报告
72
综合匹配度
央企平台、郑州稳定岗、主流技术栈、WLB较好、薪资市场水准。
适合人群
最适合注重工作生活平衡和稳定性的求职者，同时希望在二线城市积累数据技术经验。
最强匹配
工作生活匹配
最弱匹配
使命价值匹配
薪资福利75
成长发展70
工作生活80
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
大型央企，薪资在郑州具有竞争力，福利完善，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：12K-20K/月）
成长发展匹配
70中等
涉及机器学习、数据挖掘等主流技术，但央企创新节奏较慢，成长空间中等。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、Java、SQL、PyTorch、TensorFlow、机器学习、深度学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
80较高
郑州二线城市，央企通常加班较少，工作生活平衡较好。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
运营商行业稳定增长，但社会影响力一般，数据驱动业务有一定意义。
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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