主分类：数据分析与数据科学
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": "数据科学家",
"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": "未披露"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、持续探索用户短剧消费的各类行为特征，聚焦高价值用户群体，从拉新、承接、拉活等各个角度分析用户行为和策略效果，支撑短剧独立App快速增长；\n2、运用严谨的统计科学方法，包括A/B实验、因果推断、回归分析等，评估各项策略效果，为短剧业务快速决策提供量化的依据；\n3、深入理解短剧业务，利用数据挖掘形成分析洞察，探索潜在优化方向及业务达成的最大杠杆，为业务决策提供策略依据；\n4、构建短剧内容质量评估体系，根据站内外的信息挖掘高潜力的短剧线索，为内容运营团队提供策略指导；\n5、持续探索和归纳数据分析方法论，沉淀可复用的分析框架和工具。将数据分析能力产品化，为业务团队提供更高效、便捷的数据服务。",
"requirements_text": "1、有数据科学相关工作经验，熟悉内容相关产品者优先；\n2、能发掘业务细节和数据之间的联系，能通过数据对业务进行抽象量化和量化推断；\n3、精通SQL，熟练掌握Python/R等数据分析工具，具备优秀的可视化能力。熟悉常用机器学习算法原理，了解因果推断、AB实验等方法；\n4、具备优秀的逻辑思维能力、问题分析和解决能力，以及良好的沟通表达和跨团队协作能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"机器学习",
"数据分析",
"团队协作",
"沟通表达",
"逻辑思维"
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"preferred_qualifications": "1、有数据科学相关工作经验，熟悉内容相关产品者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "数据科学家\n职位描述\n1、持续探索用户短剧消费的各类行为特征，聚焦高价值用户群体，从拉新、承接、拉活等各个角度分析用户行为和策略效果，支撑短剧独立App快速增长；\n2、运用严谨的统计科学方法，包括A/B实验、因果推断、回归分析等，评估各项策略效果，为短剧业务快速决策提供量化的依据；\n3、深入理解短剧业务，利用数据挖掘形成分析洞察，探索潜在优化方向及业务达成的最大杠杆，为业务决策提供策略依据；\n4、构建短剧内容质量评估体系，根据站内外的信息挖掘高潜力的短剧线索，为内容运营团队提供策略指导；\n5、持续探索和归纳数据分析方法论，沉淀可复用的分析框架和工具。将数据分析能力产品化，为业务团队提供更高效、便捷的数据服务。\n\n职位要求\n1、有数据科学相关工作经验，熟悉内容相关产品者优先；\n2、能发掘业务细节和数据之间的联系，能通过数据对业务进行抽象量化和量化推断；\n3、精通SQL，熟练掌握Python/R等数据分析工具，具备优秀的可视化能力。熟悉常用机器学习算法原理，了解因果推断、AB实验等方法；\n4、具备优秀的逻辑思维能力、问题分析和解决能力，以及良好的沟通表达和跨团队协作能力。\n1、持续探索用户短剧消费的各类行为特征，聚焦高价值用户群体，从拉新、承接、拉活等各个角度分析用户行为和策略效果，支撑短剧独立App快速增长；\n2、运用严谨的统计科学方法，包括A/B实验、因果推断、回归分析等，评估各项策略效果，为短剧业务快速决策提供量化的依据；\n3、深入理解短剧业务，利用数据挖掘形成分析洞察，探索潜在优化方向及业务达成的最大杠杆，为业务决策提供策略依据；\n4、构建短剧内容质量评估体系，根据站内外的信息挖掘高潜力的短剧线索，为内容运营团队提供策略指导；\n5、持续探索和归纳数据分析方法论，沉淀可复用的分析框架和工具。将数据分析能力产品化，为业务团队提供更高效、便捷的数据服务。\n1、有数据科学相关工作经验，熟悉内容相关产品者优先；\n2、能发掘业务细节和数据之间的联系，能通过数据对业务进行抽象量化和量化推断；\n3、精通SQL，熟练掌握Python/R等数据分析工具，具备优秀的可视化能力。熟悉常用机器学习算法原理，了解因果推断、AB实验等方法；\n4、具备优秀的逻辑思维能力、问题分析和解决能力，以及良好的沟通表达和跨团队协作能力。",
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