职位描述

1. 产品指标研发：构建全面的产品指标库，以及相关的应用系统。并对各项指标的相关性进行深入分析，将关键绩效指标（KPI）拆解成不同的指标体系，以满足不同场景的需求。
2. 用户分析：结合业务目标和具体需求，运用多样化的分析方法和工具，以提供有洞察力的解决方案，助力业务发展。具体方法包括漏斗分析、路径分析、用户痛点分析以及用户分群分析等。
3. A/B实验和因果推断：通过A/B实验和PSM&DID，以及时间序列方法对不同产品策略进行评估。并进行深入的下钻分析和归因分析，从而为实验的迭代提供有方向性的建议。
4. 统计分析：通过回归、预测、优化等建模方法，深入挖掘用户行为规律，从而优化产品形态和用户体验。
5. 方法论沉淀和工具建设：对实验、分析、建模方法论的沉淀和创新，致力于建立全面的数据科学方法论，并将其落地到平台工具中，以提高工作效率和工作质量。

职位要求

基本要求

1. 熟练掌握一种或多种数据分析及数据挖掘工具，如：SQL、Python、R等，同时具备深厚的专业素养和应用经验。
2. 具备扎实的概率论和统计学基础，包括假设检验、统计分布、统计功效、贝叶斯方法、抽样技术和模拟技术等关键知识和应用经验。
3. 在互联网A/B实验领域具有丰富的实践经验，且精通基于实验的数据分析方法。
4. 对机器学习相关技术有深入的理解，包括XGBoost、随机森林、逻辑回归等代表性算法的原理和应用。
5. 拥有至少一年的数据行业工作经验，拥有较强的数据分析和处理能力。

加分项

1. 统计建模相关技术，如时间序列，异常值检测，MCMC等；
2. 深度学习相关技术，如CNN， RNN， Transformer 等；
3. 因果推断相关技术，如DAG，贝叶斯，SCM等；