北京数据统计专员
数据统计专员是负责收集、整理、分析和解释数据的专业人员。他们负责通过收集数据、设计和实施调查、使用统计软件进行数据分析、汇总和编制统计报告以及其他相关工作，帮助组织进行数据驱动决策。在日常工作中，数据统计专员需要准确理解业务需求，确保数据的准确性和可靠性，并提出合适的数据处理和分析方法。他们需要具备良好的数据处理和分析能力，熟练掌握统计软件和数据可视化工具，以及良好的沟通能力和团队合作精神。数据统计专员在各行各业都有需求，特别是在市场营销、金融、医疗健康等领域。他们的工作对于组织做出准确决策和发展战略具有重要意义。
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
1. 统计、数学、计算机等相关专业背景，硕士以上学历。
2. 有极强的逻辑思维能力和数据敏感性，并能熟练运用主流数据分析工具。
3. 具备极强的业务感觉，或具备极强的学习能力。
1.计算机相关专业本科及以上学历，硕士优先，具备1年以上Java开发经验，有互联网大厂背景或AI Agent项目开发经验者优先
2.精通Java技术栈，熟悉JVM原理、多线程、IO模型，具备扎实的分布式系统设计能力（如微服务架构、分库分表、高可用设计）；熟悉AI Agent基础架构，掌握LLM（大语言模型）调用、工具集成、记忆系统与规划器设计原理，有主流Agent框架开发经验者优先
3.熟悉大数据技术体系（如实时计算框架、分布式数据库、消息队列），具备千万级数据量或高并发场景开发经验，有结合大数据系统构建AI Agent数据检索与推理能力的实践经验者优先
4.具有广告、支付、风控等核心业务系统开发经验，熟悉用户生命周期管理、结算对账等业务逻辑者优先
5.优秀的逻辑思维与沟通能力，能够跨团队协作推进项目落地，对技术趋势保持敏感并主动探索实践；对AI Agent前沿技术（如多Agent协作、基于记忆的持续学习）及Vibe Coding相关工具链有深入理解，能结合业务场景设计创新解决方案者优先
岗位职责：
1.使用各类数据挖掘技术及机器学习算法以及大模型等前沿技术，基于海量多模态行为数据，构建完整的用户画像与兴趣建模体系，精准刻画用户行为。
2.结合对业务理解，深入挖掘数据价值，将业务问题转化为可建模的算法问题并推动在业务场景下应用，拿到业务结果。
3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。
4.深入理解食杂零售餐饮供应链业务逻辑和运营模式，与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同，完成从业务问题到算法问题的抽象与定义，设计指标体系，进行算法技术选型和方案设计实现，推动落地应用。
1. 负责淘宝闪购/闪购 搜推广方向数据科学工作，方向包括算法机制、搜索、产品导购优化等
2. 与算法/业务/产品等多方协作，深入分析业务数据，挖掘用户需求与行为模式，为推荐机制与策略优化提供数据支持与洞察；
3. 制定并完善指标体系，设计合理的AB实验评估核心策略的收益，从流量分发与机制优化等角度，思考平台优化空间
1.熟练掌握C++、多线程、网络通信、高性能优化，或者熟练掌握Java开发和调优、并发编程模式，有丰富Unix/Linux环境开发经验。
2.具备丰富的数据开发经验，熟悉Hadoop、Hive、Spark、flink等体系结构，并有实际开发经验。
3.熟悉Impala/Presto/GreenPlum/Clickhouse等MPP数据库，对各数据库的优劣和适用场景有深入理解，有实践经验者优先。
4.熟悉分布式技术并有实践经验（rpc框架， nosql存储），对kafka等消息中间件有深入了解。
5.大学本科及以上学历，三年以上计算机相关工作经验，有强烈的求知欲和较强的学习能力，对技术充满热情。
对自动驾驶数据闭环系统的数据挖掘及分析，包括
1. 基于自动驾驶大数据处理平台（例如Hadoop/Spark），利用数据挖掘、机器学习等相关算法，解决自动驾驶业务需求，为自动驾驶评测、功能迭代，运营决策提供数据分析依据
2. 与产品、系统等团队配合，分析和挖掘自动驾驶功能的体验痛点、表征原因、内在规律等，例如自动驾驶功能潜在风险与事故的数据分析与规律等
3. 负责自动驾驶领域的数据探索，从场景，评价，用户，运营等多个维度挖掘数据价值，发现数据和业务背后规律，应用于产品研发、用户运营、商业等各种领域
4、独立使用flask+vue+python（pandas、numpy、matplot、pyechart等）搭建数据中心的产品质量评估系统,完成多源数据融合分析、自动化评估、大数据分析统计、可视化展示等任务。
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。
1.负责辅助数据分析报告的制作；
2.负责辅助进行报告模板的修改工作；
3.负责部门相关工具链辅助开发工作；
4.负责DMS产品数据的采集；
5.负责产品数据标注、预处理脚本优化；
6.辅助数据分析报告的制作、修改等工作；
7.负责支持部门其他相关工作安排。
蓝星公司-数字化部-数据管理经理 BI Manager
根据蓝星公司数字化部工作安排，负责全球数据治理及数据分析工作。主导挖掘数据分析应用场景、收集相关业务部门需求，构建数据报表与可视化分析看板。负责商业智能类项目全流程管理，从需求分析、方案设计、开发实施到上线交付，提升业务经营效率与数据洞察能力，助力企业数字化运营升级。
1.主导开展数据治理工作，推动数据标准制定、数据质量提升及主数据管理，确保分析数据的准确性、一致性与时效性。
2.统筹境内及海外数据湖、数据仓库架构及BI工具（如Fabric、Power BI等）的项目落地及优化迭代，并主导跨境数据传输项目。
3.负责商业智能类项目全流程管理，从需求分析、方案设计、开发实施到上线交付，确保项目按时保质完成。定期开展业务部门调研与需求收集，洞察业务痛点，识别高价值数据分析应用场景。
4.组织跨部门研讨，将业务需求转化为可落地的数据指标、分析模型与可视化方案。
5.组织编制需求规格说明书，明确指标定义、计算逻辑、数据粒度及权限要求，确保业务语言与技术实现精准对齐。
6.协调业务、数据、IT多方资源，管理项目范围、进度、成本及风险。
7. 公司安排的其他工作。
1、负责业务报表、可视化看板的设计与开发工作，精准呈现业务数据，为业务数据分析、决策制定提供可靠的数据支撑。
2、持续优化现有BI报表与可视化看板，结合业务迭代需求，及时调整数据维度、统一指标口径，优化报表交互体验，推动自助分析功能落地实施。
3、承担BI平台日常运维工作，排查平台运行隐患，优化报表查询性能，提升平台整体稳定性与响应速度，保障业务数据应用顺畅。
4、建立健全数据校验机制与规则，定期开展报表数据监控工作，重点核查数据的准确性、完整性及及时性，快速定位并解决数据异常、指标口径不一致、报表报错等相关问题，保障数据质量。
