北美电商业务数据分析师

【岗位职责】

1、全链路业务洞察：深入理解品牌电商经营逻辑（选品、流量、转化、复购），针对品牌全渠道（站内+站外）进行经营性分析与专项复盘。

2、数据底层支撑：参与品牌数据中台的底层逻辑构建，协助梳理业务指标体系，确保从原始日志到业务指标的数据链路准确、高效。

3、数据模型与归因：负责搭建科学的业务评估模型（如：用户生命周期模型、全渠道归因模型、库存预测模型等），辅助业务解决复杂的决策场景。

4、数据分析报告：定期产出高质量深度专题分析，不只反馈结果，更要基于数据发现业务痛点，提出具备可执行性的优化建议。

5、BI与自动化建设：负责BI看板的设计与迭代，通过 Python/SQL 实现日常分析工作的自动化，提升团队整体决策效率。

6、AI 创新实践：探索 AI 工具（如 LLM、机器学习模型）在电商场景下的落地，利用新技术提升数据清洗效率与预测准确性。

【任职要求】

1、行业背景：1-3年品牌零售或电商领域经验，对品牌生意链路有全盘意识，理解 D2C 或渠道经营的底层逻辑。

2、硬核技术力：

1）精通 SQL，具备处理大规模、复杂数据关系的底层经验。

2）熟练使用 Python，能够进行数据清洗、统计分析及自动化脚本编写。

3）具备数据建模意识，理解数据仓库基本原理，能参与底层数据治理。

3、业务洞察力：对业务敏感，能理解“业务动作-数据波动-底层逻辑”的对应关系，具备较强的独立思考与问题拆解能力。

4、AI 实践背景：有 AI 辅助办公、编程或利用 AI 模型解决业务问题的实操经验，保持对前沿技术的敏感度。

5、综合素质：

1）主观能动性极强，不被动等待需求，能主动发现数据背后的商业机会。

2）逻辑严密，沟通表达高效，能将复杂的技术方案转化为易懂的业务策略。