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叮咚买菜
资深商业分析师/专家 - 谷雨工厂方向(J14934)
立即应聘

资深商业分析师/专家 - 谷雨工厂方向(J14934)

发布于 大约 2 个月前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
数据分析
SQL
数据可视化
数据产品
零售分析
供应链分析
指标体系

AI 估算 · 20k–35k

资深商业分析师,互联网零售行业,上海,3年以上经验,薪资有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位负责对接事业部数据分析需求,聚焦工厂运转、供应改善和财务优化等场景,搭建指标体系与可视化看板,驱动业务决策

同时完善数据基建,推动分析框架产品化,提升团队自助分析能力
适合有零售或商品分析经验的数据分析师

最低要求

年以上数据分析经验,计算机、统计、数学相关专业本科及以上学历,零售商品分析经验优先

精通SQL,至少熟练运用一种数据分析编程软件:Python等
对数据敏感,有敏锐洞察分析能力,具体较强的责任心和学习能力

工作职责

对接事业部的分析需求与数据产品工作,支撑业务策略制定与落地

聚焦工厂运转、供应改善、财务优化等核心场景,搭建关键指标体系并输出可视化看板,提升业务监控与诊断效率
定期跟踪并复盘销售至平台的商品表现,从动销、结构、库存等维度识别优化空间,提出品类与商品层级的改进建议
完善整体数据基建,推动口径统一、链路清晰与数据可复用,支撑分析效率和数据产品稳定性
沉淀分析方法论,构建标准化的数据分析框架并推动产品化落地,提升业务自助分析能力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 叮咚买菜作为生鲜电商头部公司,业务数据丰富,能积累零售行业深度分析经验
  • 岗位涉及数据基建和产品化,能锻炼从0到1搭建分析体系的能力
  • 上海工作,互联网薪资水平,福利完善
  • 生鲜电商业务节奏快,可能需要应对高频的业务需求变化
  • 对业务理解要求高,需要快速学习供应链和工厂运营知识
  • 适合有3年以上数据分析经验,对零售或供应链感兴趣,希望深入业务并推动数据产品化的求职者

缺点 / 挑战

  • 数据基建尚需完善,初期可能面临数据口径不统一等挑战

角色解读

  • 在数据分析领域深耕,成为数据科学家或数据产品专家
  • 向业务方向转型,成为业务分析负责人或策略运营专家
  • 在叮咚买菜内部,可晋升为数据团队负责人或高级分析经理
  • 对接事业部分析需求,通过数据驱动业务策略制定与落地
  • 搭建工厂运转、供应改善等核心场景的指标体系与可视化看板,提升监控效率
  • 定期复盘商品表现,从动销、库存等维度提出品类优化建议
  • 完善数据基建,推动分析框架产品化,提升团队自助分析能力
  • 精通SQL和Python等数据分析工具,能高效处理大规模数据
  • 具备敏锐的数据洞察力和业务理解能力,能将数据转化为 actionable insights
  • 熟悉零售或供应链分析场景,有商品分析经验者优先
  • 良好的沟通协作能力,能跨部门推动数据产品落地

申请策略

  • 在面试中准备一个完整的分析案例,展示从需求理解到数据产品落地的全过程
  • 了解叮咚买菜的商业模式和近期动态,展现对公司的热情
  • 突出零售或商品分析项目经验,特别是涉及指标体系搭建和可视化看板的案例
  • 强调SQL和Python技能,以及处理大规模数据的实际成果
  • 展示业务洞察能力,例如通过数据分析驱动业务增长的量化成果
  • 如有数据产品化或数据基建经验,务必重点描述
  • 提前学习供应链和生鲜电商业务知识,了解动销、库存等核心指标
  • 熟悉数据可视化工具(如Tableau、Power BI)和数据分析框架

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答案例问题
  • 对于指标体系设计,先明确业务目标,再拆解关键驱动因素,最后定义可量化指标
  • 请描述一个你通过数据分析推动业务决策的案例
  • 如何设计一个工厂运转效率的指标体系?
  • 你如何处理数据口径不统一的问题?
  • 请解释一下动销率、库存周转率等指标的含义及优化思路
  • 你如何与业务部门沟通分析需求并确保落地?
  • 复习SQL高级用法(窗口函数、复杂join等)和Python数据分析库

匹配度报告

68
综合匹配度

叮咚买菜资深商业分析师,技术主流、成长空间大,但WLB一般。

适合人群
适合重视技能成长和业务影响力,对WLB要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60

薪资福利匹配

75中等

薪资处于市场中等偏上水平,但JD未明确提及福利,补偿性动机满足程度中等偏上。

薪资信号未披露(AI估算:20K-35K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及数据基建和产品化,技术栈主流,成长空间大,发展性动机满足程度较高。

技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

JD未提及工作模式或WLB,且生鲜电商行业节奏快,生活化动机满足程度一般。

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)

使命价值匹配

60中等

生鲜电商行业稳定增长,但岗位偏内部效率优化,社会影响力一般。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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