职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:alibaba:100011440015

淘天集团-高级商业分析师-AI产品

未披露 · 杭州 · 淘天集团

主分类:数据分析与数据科学
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "淘天集团-高级商业分析师-AI产品",
        "job_level": "高级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "淘天集团",
        "location": "杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "产品"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "淘天集团",
        "company_industry": "电子商务",
        "company_size": "未披露",
        "company_website": "alibaba.com",
        "company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "硕士",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责电商用户AI产品的商业分析,包括全链路数据指标体系梳理和搭建、数据产品建设和策略支持;\n2、负责AI产品的数据体系的建设,包括数据指标的设计,数据清晰和数据埋点方案的设计,以及和算法,技术以及数仓的协同,推动AI产品的数据体系建设。\n3、负责AI产品的实验方案设计和优化,结合AB实验、归因分析等方法量化产品以及大模型的效果,为用户侧AI产品决策提供数据洞察与可落地的产品解决方案;\n4、基于对业务理解,熟练运用多种分析手段和方法(如海量数据分析和挖掘手段、资料收集&分析、行业研究、竞争分析等),探索商业模式,发现商业机会,诊断业务问题、评估运营效果等,在战略、战术上提供决策支持和参考;\n5、通过对业务数据的挖掘,对专项问题、指定方向的重点研究与分析,能书写并输出专项的商业分析报告。",
        "requirements_text": "1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力,能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点;\n2、 数据处理能力强,可使用多种方式提取数据并进行分析,熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具;\n3、 良好的沟通能力和团队协作能力,能够有效地和业务方,数据技术团队沟通交流,具有跨团队的推进项目的能力,并且能够以分析师的视角给业务提供建议;\n4、 具备数据运营与产品运营能力,针对业务问题,可以透过实验设计,并制定有效解决方案及衡量方法;\n5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验,能独立编写商业数据分析报告;\n6、 有AI产品分析相关经验,了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先。",
        "skills": [AI生成
            "SQL",
            "Excel",
            "数据分析",
            "团队协作",
            "沟通能力",
            "建模",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "6、 有AI产品分析相关经验,了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100011440015"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "100011440015",
        "post_date": "2026-08-06",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100011440015"
    },
    "fulltext": "淘天集团-高级商业分析师-AI产品\n淘天集团-高级商业分析师-AI产品\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n1、负责电商用户AI产品的商业分析,包括全链路数据指标体系梳理和搭建、数据产品建设和策略支持;\n2、负责AI产品的数据体系的建设,包括数据指标的设计,数据清晰和数据埋点方案的设计,以及和算法,技术以及数仓的协同,推动AI产品的数据体系建设。\n3、负责AI产品的实验方案设计和优化,结合AB实验、归因分析等方法量化产品以及大模型的效果,为用户侧AI产品决策提供数据洞察与可落地的产品解决方案;\n4、基于对业务理解,熟练运用多种分析手段和方法(如海量数据分析和挖掘手段、资料收集&分析、行业研究、竞争分析等),探索商业模式,发现商业机会,诊断业务问题、评估运营效果等,在战略、战术上提供决策支持和参考;\n5、通过对业务数据的挖掘,对专项问题、指定方向的重点研究与分析,能书写并输出专项的商业分析报告。\n\n职位要求\n1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力,能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点;\n2、 数据处理能力强,可使用多种方式提取数据并进行分析,熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具;\n3、 良好的沟通能力和团队协作能力,能够有效地和业务方,数据技术团队沟通交流,具有跨团队的推进项目的能力,并且能够以分析师的视角给业务提供建议;\n4、 具备数据运营与产品运营能力,针对业务问题,可以透过实验设计,并制定有效解决方案及衡量方法;\n5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验,能独立编写商业数据分析报告;\n6、 有AI产品分析相关经验,了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先。\n1、负责电商用户AI产品的商业分析,包括全链路数据指标体系梳理和搭建、数据产品建设和策略支持;\n2、负责AI产品的数据体系的建设,包括数据指标的设计,数据清晰和数据埋点方案的设计,以及和算法,技术以及数仓的协同,推动AI产品的数据体系建设。\n3、负责AI产品的实验方案设计和优化,结合AB实验、归因分析等方法量化产品以及大模型的效果,为用户侧AI产品决策提供数据洞察与可落地的产品解决方案;\n4、基于对业务理解,熟练运用多种分析手段和方法(如海量数据分析和挖掘手段、资料收集&分析、行业研究、竞争分析等),探索商业模式,发现商业机会,诊断业务问题、评估运营效果等,在战略、战术上提供决策支持和参考;\n5、通过对业务数据的挖掘,对专项问题、指定方向的重点研究与分析,能书写并输出专项的商业分析报告。\n1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力,能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点;\n2、 数据处理能力强,可使用多种方式提取数据并进行分析,熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具;\n3、 良好的沟通能力和团队协作能力,能够有效地和业务方,数据技术团队沟通交流,具有跨团队的推进项目的能力,并且能够以分析师的视角给业务提供建议;\n4、 具备数据运营与产品运营能力,针对业务问题,可以透过实验设计,并制定有效解决方案及衡量方法;\n5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验,能独立编写商业数据分析报告;\n6、 有AI产品分析相关经验,了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T017",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}