北京数据统计文员
数据统计文员是负责收集、整理和分析各种数据的专业人员。他们通常会从不同部门或系统中收集数据，然后使用电子表格或统计软件进行整理和分析。数据统计文员需要具备良好的数据处理能力，对数据报告和分析有深入的了解，以及熟练运用相关的统计工具和软件。他们还需要具备较强的逻辑思维能力和细致的工作态度，以确保数据的准确性和完整性。在工作中，数据统计文员通常会与其他部门的同事合作，向管理层提供数据分析报告，为公司的决策和规划提供支持。这个职位要求对数字敏感，有较强的数据分析能力和良好的沟通能力。
薪酬概览
平均月薪
¥8300
中位数 ¥7500 ｜ 区间 ¥6700 - ¥9900
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
66.7% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
5月新增岗位
5
对比上月：岗位减少13
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 5 | 100% |
热招职位
岗位职责：
1. 监控游戏运营状况，设计、制作、维护数据看板。
2. 洞察数据增长，归纳增长来源；对数据的异动分析原因，推动并监督问题的解决。
3. 设计AB实验方案，验证实验效果。
4. 结合专业知识和业务需求对玩家分群，设计个性化策略并跟踪表现。
5. 挖掘玩家行为特征，建立用户画像，产出分析报告。
6. 对关键指标建立预测模型。
任职资格：
1. 本科以上学历；统计学、数学、金融等相关专业。
2. 3年以上游戏行业数据分析经验，且做过SLG或出海休闲游戏或者二次元手游数分。
3. 优秀的沟通能力、部门协作以及团队协调能力。
4. 熟练使用 SQL、EXCEL；熟悉 Tableau、Power BI 等可视化工具中的一种。
5. 熟练使用 python 训练分类、聚类模型；熟悉 xgboost、 lightgbm 等集成学习模型者优先。
6. 对计量经济学、行为经济学有深入了解者优先。
岗位职责：
1. 监控游戏运营状况，设计、制作、维护数据看板。
2. 洞察数据增长，归纳增长来源；对数据的异动分析原因，推动并监督问题的解决。
3. 设计AB实验方案，验证实验效果。
4. 结合专业知识和业务需求对玩家分群，设计个性化策略并跟踪表现。
5. 挖掘玩家行为特征，建立用户画像，产出分析报告。
6. 对关键指标建立预测模型。
任职资格：
1. 本科以上学历；统计学、数学、金融等相关专业。
2. 3年以上游戏行业数据分析经验，且做过SLG或出海休闲游戏或者二次元手游数分。
3. 优秀的沟通能力、部门协作以及团队协调能力。
4. 熟练使用 SQL、EXCEL；熟悉 Tableau、Power BI 等可视化工具中的一种。
5. 熟练使用 python 训练分类、聚类模型；熟悉 xgboost、 lightgbm 等集成学习模型者优先。
6. 对计量经济学、行为经济学有深入了解者优先。
1.负责元宝业务数据分析，洞察业务机会，发现业务问题，为产品迭代提供决策依据；
2.负责用户增长相关数据科学工作，通过ab实验、因果推断等方法，构建科学严谨的评估体系，对业务收益进行评估，并提出优化建议，推动策略优化带来业务增长；
3.负责元宝业务的指标体系搭建，包括数据链路建设，基础数据维护，数据报表构建；
4.探索统计、机器学习、因果推断等方法论，并推动相关方法在业务落地，产生业务影响力；
5.持续产出行业洞察，跟踪分析竞争对手、行业趋势等，形成商业分析并洞察其中的机会；
6.有大型互联网公司AI产品策略分析，驱动策略迭代效果提升经验的候选人优先。
数据分析分为市场数据分析岗、财产险理赔数据分析、车险理赔数据分析。
1、市场数据分析岗：
（1）开展市场研究、动态预测等，协助拟定产品策略，明确产品开发方向；
（2）根据公司发展方向及产品策略，收集、整理产品信息，为业务开展、产品开发等工作提供信息支持；
（3）拟定公司产品管理制度，完善产品管理流程，管理和维护产品数据信息；
（4）根据公司产品管理和业务部门的业务需求，规划数据开发与应用的短期及中长期目标；
（5）对收集的数据进行分析，与团队一起完成数据分析报告及定向分析报告，对团队数据统计分析工作给予支持配合；
（6）提升团队伙伴数据应用能力，组织技术知识学习，工具应用培训等。
2、财产险理赔数据分析岗：
（1）梳理业务风险点，通过数据识别，对保险产品事前、事中、事后风险进行监控和处置；
（2）了解理赔流程及作业管控要点，建立作业行为数据监控，为作业管理提供数据抓手；
（3）挖掘产品特征，健全理赔场景差异化数据埋点，为产品精细化经营做数据沉淀；
（4）定期进行统计分析，出具各产品理赔经营、作业分析报告。
3、车险理赔数据分析岗：
（1）负责车险理赔考核、评价指标体系规划设置；
（2）负责车险理赔数据、报表系统升级优化；
（3）负责推动理赔数据自动化专项；
（4）负责理赔指标监控、异常洞察、原因分析并撰写相关报告；
（5）负责部门、各专业条线、服务中心数据支持；
1、负责掌阅集团企业级数据建设(涵盖流量、内容、用户、商业化等业务方向)，提供通用、稳定、丰富、高效的公共数据能力，提升
数据支持业务的效率，探索数据增量价值；
2、面向流量、内容、用户、商业化等业务方向，建设专题数据，提供丰富易用的数据服务，直接支持公司业务决策分析，赋能业务；
3、建设企业级数据治理和管理体系，结合业务+元数据+技术，推进资源成本的优化，提高数据服务质量，保障数据产出的稳定性和准确性；
4、参与公司级别商业化相关系统数据设计、研发以及保障。
负责公司国内短剧业务（微信/抖音/快手小程序、端原生）全链路数据分析，搭建数据体系、赋能投放、内容、产品、运营团队，通过数据复盘与归因驱动业务增长。
1. 数据基建与指标体系搭建 基于Hive/SQL完成用户、内容、投放、营收数据基建；搭建国内短剧标准化指标体系；参与BI看数平台、自动化看板建设，支撑业务自助取数与日常复盘。
2. 指标监控与异动归因 常态化监控点击率、完播率、付费转化率、ROI、留存、ARPU等核心指标；针对投放衰减、剧集表现分化、付费流失、小程序跳转损耗等问题快速定位根因，输出归因报告与优化建议。
3. 专项分析与策略落地 承接内容、投放素材分层、用户流转、付费续费、流失召回等专项分析；输出可落地增长策略，跟进上线验证、效果复盘，形成数据闭环。
4. 数据口径治理 协同数据产品拉通全业务、数仓、BI、报表统一口径，编制指标字典，消除跨部门看数偏差，规范全公司数据标准。
1、负责多模态数据处理链路的推理优化，分析性能瓶颈，软硬件结合优化，实现包括语言识别、计算机视觉等多方向的推理优化，达到极致性能；
2、负责多模态数据处理链路的可观测性工具建设，包括数据处理、模型推理的监控、告警等；
3、负责异构资源（GPU、CPU等硬件）的调度优化，实现潮汐资源、混部资源、多云资源的最优化调度
4、负责集群和业务服务的稳定性治理、资源利用率提升，通过系统化方式提高GPU、CPU等硬件资源的使用效率。
5、参与设计高吞吐、低延迟的数据处理 pipeline。针对大模型数据处理场景（如LLM、多模态），优化数据清洗、预取、缓存及异步加载策略，确保数据大规模产出。
• 收集、分析、监测市场业绩等基础数据，为洞察最佳案例提供线索和数据支持；
• 综合分析案例数据，挖掘最佳及不佳案例的核心指标，并为选取最佳案例提供参考依据；
• 持续追踪案例相关营销人员的业务与行为数据，提炼总结业务洞察，优化工作流
• 参与部门制定活动计划及方案，包括活动文案的策划，创意，撰写；活动预算、执行，跟踪，总结。
1、负责公司实验科学能力设计与建设工作，包括沉淀公司核心实验场景和实验方法论，建立实验流量资源协同管理及实验流程管理机制，打造公司整体实验科学管理体系；
2、参与实验平台建设，将实验方法论、实验科学管理机制通过平台化方式向业务方赋能，保障实验体系运行顺利，提高实验执行效率；
3、负责具体业务模块的实验设计、评估与分析工作，为业务提供科学可靠的实验结论及优化建议；
4、负责负责或不可实验场景下重要项目、策略的效果复盘分析与方法论建设工作，完善对应场景的科学评估能力。
1.承担美团骑行业务线的数仓设计和开发工作。
2.负责骑行财务方向相关数据平台的架构设计与开发，支撑数据采集、清洗、存储与分析全流程。
3.负责数据质量、成本、安全等各方向数据治理工作。
4.构建高可用、可扩展的数据处理系统，优化数据模型与计算性能，提升数据服务效率。
5.负责数据Agent落地、迭代，推动AI自动化运维、端到端需求交付。
6.与产品、算法、业务团队协作，深入理解骑行场景需求，输出高质量的数据解决方案。
1、参与制定销售策略，基于业务目标及策略方向，借助AI工具搭建月度/周度经营监控体系，结合AI异常检测功能自动识别业务异动，有效的监控业务异常及机会点的识别，并能够结构化沉淀出周、月报；
2、了解大客户销售作业模式，建立销售过程管理评估体系，有效对过程进度进行监控及分析识别优化空间，及时给予销售策略及销售过程管理给予迭代建议；
3、了解品牌经营模式，能够理解品牌经营逻辑，搭建品牌下的分层、分类体系，更好的洞察识别行业及品类机会；
4、横向统筹业务核心项目运营，能够有效的统筹、调配资源，与横向部门协同，推动项目的节奏及目标达成。
主要职责
• 对多模态大模型的研究开发及应用落地，包括但不限于文本、图像、音频等多模态数据的处理和生成
• 开发AI系统，优化门店劳动力分配、管理库存，分析不同地域的经营情况
• 开发和优化个性化推荐系统，提升用户体验和产品销售
• 负责AI在供应链管理、门店选址、库存预测等方面的应用
• 建立数据驱动的文化
• 确保AI和数据系统的安全性、稳定性和合规性
任职要求
• 计算机科学、人工智能、统计学或相关领域硕士及以上学历
• 5年以上数据科学或AI领域工作经验，3年以上项目管理经验
• 深厚的机器学习、深度学习和大数据技术背景
• 熟悉多模态大模型技术及应用场景
• 具备零售或餐饮行业数字化转型经验优先
• 优秀的沟通能力和商业敏感度
• 具备创新思维，能够将前沿AI技术转化为业务价值
• 熟练使用 AI 辅助开发工具
主要职责
• 对多模态大模型的研究开发及应用落地，包括但不限于文本、图像、音频等多模态数据的处理和生成
• 开发AI系统，优化门店劳动力分配、管理库存，分析不同地域的经营情况
• 开发和优化个性化推荐系统，提升用户体验和产品销售
• 负责AI在供应链管理、门店选址、库存预测等方面的应用
• 建立数据驱动的文化
• 确保AI和数据系统的安全性、稳定性和合规性
任职要求
• 计算机科学、人工智能、统计学或相关领域硕士及以上学历
• 5年以上数据科学或AI领域工作经验，3年以上项目管理经验
• 深厚的机器学习、深度学习和大数据技术背景
• 熟悉多模态大模型技术及应用场景
• 具备零售或餐饮行业数字化转型经验优先
• 优秀的沟通能力和商业敏感度
• 具备创新思维，能够将前沿AI技术转化为业务价值
• 熟练使用 AI 辅助开发工具
1. 结合 DevOps、敏捷研发等理论与研发过程数据，对项目管理、需求、开发、测试、构建、发布、运维等全流程进行效能分析，定位瓶颈并输出可落地改进方案。
2. 负责研发效能指标体系建设与维护，定义标准化度量模型、统计口径与评估方法，支撑研发效率、质量、成本、资源利用率等量化管理。
3. 主导研发效能 Dashboard、数据门户及工作台的数据建设。整合 CI/CD、代码库、项目管理、缺陷管理、测试自动化等多源数据，保障数据质量与数据服务稳定性，并集成AI进行自动化分析。
4. 持续输出研发效能分析报告、诊断结论与改进建议，为管理层决策提供数据支撑。
5. 配合公司研发数字化转型规划，挖掘研发主价值链数字化、智能化场景，参与研发数字化方案落地与效果评估。
