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
岗位内容：
负责大数据平台基础组件的开发，负责大数据ETLs、pipelines开发和维护，持续优化大数据平台的计算和存储效率。职责：定制开发分布式计算引擎，持续优化 IO和运算的性能构建pipeline用来改进数据处理的效率开发大数据平台管理工具, 构建大数据平台产品设计和开发基于k8s的微服务架构
要求：
具备较强的分析和解决问题的能力，掌握在linux生产环境下的调试和性能分析技术熟悉基本的数据结构和通用的算法，熟悉常见的设计模式良好的编程习惯，遵守代码规范，测试驱动开发
1、结合业务数据、行业数据、人群数据等进行建模数据分析和数据挖掘，设计实现相应算法，能够衡量、预判并评估产品痛点、人群分布、特性趋势变化等;
2、对用户场景与用户行为进行分析，构建不同人群的行为模型，进行差异化分析，给产品改进提供输入，以提高终端产品质量和用户体验;
3、研究人工智能算法和前沿理论，构建并持续完善大数据能力。
1、分析营销订单配置需求，形成交付配置方案。
2、搭建、维护、校验、发布订单项目BOM，且保证数据的准确性。
3、根据公司变更决策结论，执行订单项目BOM变更，且确保切换的准确性。
4、制定/优化配置和BOM管理流程、规范、操作手册。
1、医疗护理背景，协助跟进项目进度并推动落地、实施和目标达成；
2、收集客户反馈意见和反馈信息，对客户咨询量、转化率等进行分析与统计；
3、擅长数据分析，能利用数据对日常业务提供决策依据，以周/月/季/年度定期形成分析报告，提出工作改善建议；
4、针对客户需求、画像与业务关联进行挖掘分析，支持营销、服务和产品策略。
1、负责测绘内业数据处理和制作；
2、爱岗敬业、能吃苦耐劳，有较强的学习能力与接受能力；
3、做好本岗位的测绘成果归档和档案保密工作；
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。
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。
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.负责品质管理领域的数据分析工作，以支持品质管理决策。包括不限于指标体系建立，异常预警数据监控，品质异动归因诊断，改善落地动作的数据化识别，管理方法论的数据化沉淀。
2.负责品质管理团队绩效目标制定管理工作。
3.跟进产品和供应链环节的数据，监控产品质量和品质管理绩效，并及时发现和解决潜在的质量问题。
4.协调跨部门团队，包括研发、生产、供应链等，建立和优化数据分析模型，共同推动品质提升。
5.持续研究使用AI进行数据分析提效，帮助整个团队提升数据分析效率
LongCat - 大模型数据工程师（AI Coding方向）
1.针对大模型Coding场景，拆解代码生成、代码补全等核心能力，建立科学的代码标注和评测体系。
2. 主导代码标注资源管理与数据构建，确保数据质量和一致性，支持coding智能体训练、评测。
3. 设计自动化数据合成及清洗方案，实现规模化高质量数据生产。
4. 监测模型效果，输出系统化分析报告，持续优化数据方案。
负责提升自动驾驶数据闭环能力，结合自动驾驶模型算法的设计与迭代流程，建设高效的数据分析系统与工具。具体职责包括数据分析与挖掘、数据检索与标签系统搭建、数据的修复与生产、从数据维度出发的模型效果闭环提升等。
岗位职责
负责自动驾驶运营数据分析，围绕 Routing、Dispatch、PUDO 等业务建立核心指标体系。
建设业务监控 Dashboard，持续发现影响用户体验和运营效率的问题。
对运营数据进行分析，定位问题根因，输出可执行的优化建议。
与产品、研发、算法团队合作，设计实验方案，评估策略效果。
建设数据分析工具和自动化报表，提高业务分析效率。
任职要求
1,基本要求
本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学等相关专业。
熟练使用 SQL，能够独立完成复杂数据分析。
熟悉 Python（Pandas、NumPy 等）进行数据处理。
具有较强的数据敏感度和逻辑分析能力。
2,加分项
熟悉 ClickHouse、Spark、Hive 等大数据分析工具。
熟悉实验设计（A/B Test）、统计分析方法。
熟悉 Tableau、Power BI、Superset 等可视化工具。
有机器学习、预测建模或优化算法项目经验。
1. 数据策略制定：涉及挖掘框架，开发挖掘算子，与模型训练团队深度协作，指导数采团队定向增补高价值数据；通过数据消融实验，科学确定预训练数据、微调数据、难例数据的配比，最大化有限数据的训练收益；建立数据质量评估体系（信息密度、场景分布、标注质量、多样性等）；
2. 构建自动数据生产流水线：研发并维护自动化标注流水线，降低人工标注依赖；
3. 探索利用生成式AI（Diffusion model, NeRF/3D Gaussian）合成高价值训练数据，解决corner case数据稀疏问题；
4. 建立标注质量自动检测机制，确保训练数据的可靠性；
5. 构建数据处理平台：构建TB-PB级数据分布式处理流水线，实现高效去重、过滤、清洗、格式转换；
6. 建立数据版本管理和数据血缘系统，确保训练模型的可复现性和数据溯源；
7. 优化数据存储格式和访问效率，支持模型训练过程中高效数据加载和在线采样
