主分类:数据运营与质量管理
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据策略运营Leader-中国广告销售平台",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运营"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责中心内业务数据体系建设,数据集搭建及维护,提升数据使用效率;\n2、与业务紧密合作,承接数据需求,有效沟通并解决对接业务的问题和诉求;\n3、负责建立业务数据监控体系,实时进行跟踪监控,及时发现业务数据变化趋势,协助业务进行问题分析与跟进;\n4、负责跨部门、跨职能数据口径对齐,指标体系整合及完善;\n5、完善数据分析工具,对接数据产品,协助常规报表的自动化处理,提升团队的工作效率。",
"requirements_text": "1、1年及以上数据相关工作经验,具有复杂业务数据处理经验;\n2、数据高度敏感、逻辑清晰、业务理解力强,能从数据中获得业务洞察;\n3、沟通能力强,具备项目推动能力,认真细致,有很强责任心、执行力及团队合作精神;\n4、对数据产品保持好奇心和探索欲,对语言模型、精调、RAG等LLM技术有一定理解,有实际应用经验;\n5、具备较强的数据处理,精通SQL,有数据可视化产品的使用经验,了解常见的量化归因方法。",
"skills": [AI生成
"SQL",
"团队协作",
"沟通能力"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"fulltext": "数据策略运营Leader-中国广告销售平台\n职位描述\n1、负责中心内业务数据体系建设,数据集搭建及维护,提升数据使用效率;\n2、与业务紧密合作,承接数据需求,有效沟通并解决对接业务的问题和诉求;\n3、负责建立业务数据监控体系,实时进行跟踪监控,及时发现业务数据变化趋势,协助业务进行问题分析与跟进;\n4、负责跨部门、跨职能数据口径对齐,指标体系整合及完善;\n5、完善数据分析工具,对接数据产品,协助常规报表的自动化处理,提升团队的工作效率。\n\n职位要求\n1、1年及以上数据相关工作经验,具有复杂业务数据处理经验;\n2、数据高度敏感、逻辑清晰、业务理解力强,能从数据中获得业务洞察;\n3、沟通能力强,具备项目推动能力,认真细致,有很强责任心、执行力及团队合作精神;\n4、对数据产品保持好奇心和探索欲,对语言模型、精调、RAG等LLM技术有一定理解,有实际应用经验;\n5、具备较强的数据处理,精通SQL,有数据可视化产品的使用经验,了解常见的量化归因方法。\n1、负责中心内业务数据体系建设,数据集搭建及维护,提升数据使用效率;\n2、与业务紧密合作,承接数据需求,有效沟通并解决对接业务的问题和诉求;\n3、负责建立业务数据监控体系,实时进行跟踪监控,及时发现业务数据变化趋势,协助业务进行问题分析与跟进;\n4、负责跨部门、跨职能数据口径对齐,指标体系整合及完善;\n5、完善数据分析工具,对接数据产品,协助常规报表的自动化处理,提升团队的工作效率。\n1、1年及以上数据相关工作经验,具有复杂业务数据处理经验;\n2、数据高度敏感、逻辑清晰、业务理解力强,能从数据中获得业务洞察;\n3、沟通能力强,具备项目推动能力,认真细致,有很强责任心、执行力及团队合作精神;\n4、对数据产品保持好奇心和探索欲,对语言模型、精调、RAG等LLM技术有一定理解,有实际应用经验;\n5、具备较强的数据处理,精通SQL,有数据可视化产品的使用经验,了解常见的量化归因方法。",
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