主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：数据分析与数据科学（仅展示）
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": "分析工程师（商业化战略与运营）-Global Business Solutions",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "运营"AI生成
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"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": {
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、数据基础设施与资产建设：与分析师及终端用户紧密合作，开发数据模型、数据链路和数据资产，支持从报表看板、业务分析到机器学习等多样化的应用场景；搭建并维护高质量的数据基础设施，赋能跨部门用户以自助式的方式，及时、准确地获取所需数据；随着业务的发展，与数据工程/解决方案团队紧密协作，接入更复杂的数据指标与维度；建立健全的数据质量规则、标准和指标体系，保障日常数据运营的健康与稳定；\n2、业务赋能与价值释放：确保数据技术栈提供的技术方案能够精准赋能业务目标，实现业务价值最大化；践行“数据即产品”的理念，释放数据价值，赋能商业化战略与运营（MSO）团队产出深度业务洞察，驱动业务成功；引入外部视角的洞察，为评估整体业务表现提供全面、客观的评估视图；\n3、流程优化与知识管理：开发新功能或底层框架，支持核心MSO流程的自动化，致力于提效，优化团队日常工作流程；负责沉淀数据流、数据定义及数据资产相关的说明文档，作为团队内部知识库的管理者与守护者。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机科学、工程、数学、经济学、数据分析等理工/量化相关专业，或具备同等水平的相关专业工作经验；\n2、至少5年数据工程或数据分析相关工作经验，有相关行业背景者优先；\n3、必须精通SQL；具备Python背景/经验者是重要加分项；\n4、具备强烈的好奇心与求知欲，自驱力强，能够在较少指导的情况下，对复杂问题进行结构化拆解并创造业务价值；\n5、注重细节，具备出色的组织规划能力，同时兼具宏观的业务大局；学习能力强，乐于深挖并探究问题背后的根本原因；\n6、必须兼具扎实的技术能力、持续学习的热情以及出色的人际沟通能力，能够与跨部门团队开展高效协作。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据分析",
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"学习能力"
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"fulltext": "分析工程师（商业化战略与运营）-Global Business Solutions\n职位描述\n1、数据基础设施与资产建设：与分析师及终端用户紧密合作，开发数据模型、数据链路和数据资产，支持从报表看板、业务分析到机器学习等多样化的应用场景；搭建并维护高质量的数据基础设施，赋能跨部门用户以自助式的方式，及时、准确地获取所需数据；随着业务的发展，与数据工程/解决方案团队紧密协作，接入更复杂的数据指标与维度；建立健全的数据质量规则、标准和指标体系，保障日常数据运营的健康与稳定；\n2、业务赋能与价值释放：确保数据技术栈提供的技术方案能够精准赋能业务目标，实现业务价值最大化；践行“数据即产品”的理念，释放数据价值，赋能商业化战略与运营（MSO）团队产出深度业务洞察，驱动业务成功；引入外部视角的洞察，为评估整体业务表现提供全面、客观的评估视图；\n3、流程优化与知识管理：开发新功能或底层框架，支持核心MSO流程的自动化，致力于提效，优化团队日常工作流程；负责沉淀数据流、数据定义及数据资产相关的说明文档，作为团队内部知识库的管理者与守护者。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、工程、数学、经济学、数据分析等理工/量化相关专业，或具备同等水平的相关专业工作经验；\n2、至少5年数据工程或数据分析相关工作经验，有相关行业背景者优先；\n3、必须精通SQL；具备Python背景/经验者是重要加分项；\n4、具备强烈的好奇心与求知欲，自驱力强，能够在较少指导的情况下，对复杂问题进行结构化拆解并创造业务价值；\n5、注重细节，具备出色的组织规划能力，同时兼具宏观的业务大局；学习能力强，乐于深挖并探究问题背后的根本原因；\n6、必须兼具扎实的技术能力、持续学习的热情以及出色的人际沟通能力，能够与跨部门团队开展高效协作。\n1、数据基础设施与资产建设：与分析师及终端用户紧密合作，开发数据模型、数据链路和数据资产，支持从报表看板、业务分析到机器学习等多样化的应用场景；搭建并维护高质量的数据基础设施，赋能跨部门用户以自助式的方式，及时、准确地获取所需数据；随着业务的发展，与数据工程/解决方案团队紧密协作，接入更复杂的数据指标与维度；建立健全的数据质量规则、标准和指标体系，保障日常数据运营的健康与稳定；\n2、业务赋能与价值释放：确保数据技术栈提供的技术方案能够精准赋能业务目标，实现业务价值最大化；践行“数据即产品”的理念，释放数据价值，赋能商业化战略与运营（MSO）团队产出深度业务洞察，驱动业务成功；引入外部视角的洞察，为评估整体业务表现提供全面、客观的评估视图；\n3、流程优化与知识管理：开发新功能或底层框架，支持核心MSO流程的自动化，致力于提效，优化团队日常工作流程；负责沉淀数据流、数据定义及数据资产相关的说明文档，作为团队内部知识库的管理者与守护者。\n1、本科及以上学历，计算机科学、工程、数学、经济学、数据分析等理工/量化相关专业，或具备同等水平的相关专业工作经验；\n2、至少5年数据工程或数据分析相关工作经验，有相关行业背景者优先；\n3、必须精通SQL；具备Python背景/经验者是重要加分项；\n4、具备强烈的好奇心与求知欲，自驱力强，能够在较少指导的情况下，对复杂问题进行结构化拆解并创造业务价值；\n5、注重细节，具备出色的组织规划能力，同时兼具宏观的业务大局；学习能力强，乐于深挖并探究问题背后的根本原因；\n6、必须兼具扎实的技术能力、持续学习的热情以及出色的人际沟通能力，能够与跨部门团队开展高效协作。",
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