上海数据分析
数据分析是指采用统计学和计算机科学的技术和工具，对大量数据进行收集、清洗、分析和解释的过程。数据分析师利用各种统计方法、机器学习技术和可视化工具，从数据中发现趋势、模式和关联，提供有关业务绩效、市场趋势和客户行为等方面的洞察和见解。数据分析在各个行业都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、零售和制造业等。数据分析师需要具备统计学、编程和业务领域知识，能够熟练运用数据库工具和数据可视化软件，以便对数据进行准确的解释和有效的沟通。在日益数字化的环境中，数据分析师扮演着重要的角色，帮助企业做出战略决策和优化业务流程。
薪酬概览
平均月薪
¥14700
中位数 ¥13000 ｜ 区间 ¥11700 - ¥17600
数据来源：谈职全网156份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
63.5% 人群薪酬落在 8-15k
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
6月新增岗位
186
对比上月：岗位新增45
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 |
|---|---|---|
| 应届 | 83 | 44.4% |
| 1-3年 | 38 | 20.3% |
| 3-5年 | 20 | 10.7% |
| 5-10年 | 5 | 2.7% |
| 不限经验 | 41 | 21.9% |
热招职位
1、建立人事共享中心各业务条线数据指标监控和经营分析体系，对业务提供策略支持和建议；
2、优化中心数据管理，提高数据线上化管理水平、提升数据使用效率；
3、搭建数据业务看板监控业务数据及指标达成情况，负责中心日报、周报、月报的搭建和撰写，对各项数据指标进行跟踪，提供日常业务支持数据；
4、数据及关键问题总结及反馈，以及报告撰写；
5、领导交代的其他事宜
1、通过对数据的敏锐洞察以及定性和定量分析，迅速定位业务问题、发现潜在机会，独立编写分析报告，并提出可落地方案；
2、对接业务团队，处理业务人员数据需求，梳理业务逻辑，挖掘深度价值，输出业务提升策略，帮助改善业务问题、提升业务效率；
3、业务指标监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
4、梳理业务常规分析体系、常用指标体系，根据日常数据监控及项目分析，输出业务意见，为决策做支持；
1、负责/参与端到端自动驾驶模型的性能迭代与突破，通过数据和模型的优化迭代，推动模型在量产产品中的效果闭环；
2、深度搭建并优化数据挖掘与数据闭环链路，基于量产场景的真实数据分布，设计高效的数据筛选、清洗、标注、回流策略，通过数据驱动的方法持续提升模型在长尾场景、极端工况下的鲁棒性与可靠性，要求具备量产项目中数据驱动性能提升的实战落地经验；
3、构建并迭代端到端模型评测体系，结合仿真测试、实车验证等多维度手段，建立科学的性能评估指标与自动化评测流程，能通过评测结果精准定位模型短板，并主导评测系统的优化升级，为模型迭代提供核心决策依据；
4、紧跟业界前沿技术动态，重点研究自动驾驶领域最先进的数据闭环方案、评测方法与端到端模型应用，推动技术预研与工程化落地，保持团队在数据驱动与评测体系上的核心竞争力。
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、大数据、软件工程等相关专业，有自动驾驶数据挖掘、多模态算法落地相关实习/工作经验优先；
2、熟悉python编程，代码功底扎实，了解基础算法与数据结构，能够独立完成算法策略开发、脚本迭代、数据实验复盘；
3、 性格踏实，抗压能力强，能够适配业务快速迭代节奏；以业务交付为导向，工程落地能力强，愿意直面真实业务痛点，沟通顺畅、执行力强；
4、了解基础SQL语句，能够独立完成数据查询、数据统计、报表复盘，具备基础数据分析能力；
5、了解深度学习基础，熟悉PyTorch使用。
加分项
1、有自动驾驶行业数据挖掘、脏数据治理、难例挖掘一线落地经验，熟悉智驾真实数据痛点；
2、熟悉Dagster/Airflow调度工具，有数据流水线搭建、算法工程化落地经验；
3、有规则挖掘自动化、Agent辅助编程、数据样本闭环迭代相关实战经验；
4、懂自动驾驶感知/预测/规划基础业务知识，能够快速理解车载场景与驾驶行为逻辑。
1. 负责标注平台指标体系的设计与开发，构建完善的指标计算、存储和查询体系，支撑业务数据分析和决策；
2. 负责海量数据的数据治理、资产统计和数据生命周期管理，建立数据资产目录，实现数据的规范化管理和全生命周期跟踪；
3. 负责数据闭环的运营BI看板和统一数仓建设，设计数据模型和ETL流程，构建面向业务的数据分析平台，支撑数据驱动的运营决策；
4. 负责数据漏斗和全链路SLA监控系统的建设，跟踪数据上传延迟、处理吞吐量、标注效率等核心指标，实现异常实时告警和根因定位，保障数据流转链路的高可用性和稳定性。
1，负责金融产品的风险数据分析，通过大数据管理，建立零售信贷业务风控评分模型，用于金融服务和信贷业务的发展。 2，从个人征信数据，行为数据，互联网数据等出发，构建大数据金融模型用于贷款自动化授信 3，负责数据驱动模型立项，数据清洗及衍生，开发，督促布置上线等工作，监控场景及业务变化，及时发现问题推进模型修复迭代；
软件工程师（骨科手术规划 / 医疗影像）(J15038)面议
• 参与骨科手术规划软件核心模块的设计与开发，包括：
o 医学影像数据加载、处理与三维可视化
o 三维骨骼建模、测量与交互式编辑
o 手术规划相关功能（对齐、角度、切骨、假体参数等）
o 多方案术前规划，仿真和对比
• 构建和维护 模块化、可扩展的桌面端软件架构
• 与算法工程师协作，将自动分析 / AI 结果稳定集成进临床工作流
• 与骨科医生、产品团队沟通，将临床需求转化为工程实现
• 参与医疗软件相关的技术文档与质量体系建设
• 项目面向全球市场，有机会参与国际临床与研发合作，与欧美顶级骨科医院、临床专家以及算法 / AI 工程师协作，推动医学影像与手术规划技术的临床落地。
1. 基本功
计算机科学、软件工程等相关专业，本科及以上学历的应届毕业生（硕士及以上学历优先）。
扎实的算法与编程底子： 精通 Python、Go、Java、C++ 等至少一种编程语言，熟练掌握常用数据结构与算法、设计模式。
深入的系统理解： 深入理解 Linux 操作系统原理（如进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及计算机网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等）。
2. 加分项
后端技术栈： 了解主流后端及微服务框架（如 Spring Boot/Cloud、Django、Gin 等），了解 MySQL 数据库、Redis 缓存及常见消息队列（Kafka/RabbitMQ）的基本原理。
分布式与 Ray 框架（优先项）： 理解分布式系统的基本概念与常见问题。在校期间有分布式计算、并行计算相关课题研究，或在实习/项目中熟悉并使用过 Ray 框架（理解其 Actor 模型、任务调度者）优先。
了解 Docker 容器化技术及 Kubernetes（K8S）云原生架构基本概念。
3. 现代工程素养
AI 提效能力： 具备现代开发者的提效思维，能够熟练将 AI 工具应用到日常的代码编写、单元测试生成、Bug 排查及技术调研中，有良好的 AI 辅助研发习惯。
软实力： 具备极强的学习能力、好奇心与钻研精神，责任心强，具备良好的团队沟通与协作能力。
基本条件
2027 年应届毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。
扎实的编程与算法功底：精通 Python、C++、Go、Java 中至少一种语言，熟练掌握常用数据结构、算法及设计模式，具备良好的工程编码习惯。
深入理解 Linux 操作系统原理（进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等），能够进行问题定位与性能调优。
2. 加分项（仿真/算法相关）
机器学习与深度学习基础：了解常见模型训练流程、损失函数、优化器，具备使用 PyTorch/TensorFlow 进行实验的经验；对生成模型（Diffusion、GAN）、计算机视觉或强化学习有初步了解者优先。
分布式计算与仿真调度：理解分布式系统基本概念（一致性、容错、任务调度），有 Ray、Spark 或类似框架使用经验者优先；熟悉 Kubernetes/Docker 容器化部署者更佳。
仿真/自动驾驶背景：了解 SIL/HIL 仿真基本流程、场景编辑或评价指标（如复现率、通过率、轨迹误差）者优先；有 CarSim/SUMO/ROS/Apollo 等工具经验者可加分。
后端与数据基建：了解 MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka/RabbitMQ 等数据存储与消息中间件基本原理，能配合搭建仿真数据 pipeline。
3. 现代工程素养与软实力
AI 提效能力：具备将 AI 工具（Copilot、ChatGPT 等）融入日常研发的习惯，能够高效完成代码编写、单元测试生成、Bug 排查及技术调研，加速迭代效率。
极强的学习与自驱力：对自动驾驶仿真、算法评测有浓厚兴趣，乐于钻研前沿技术，能快速从论文/文档中提炼可落地方案。
团队协作与沟通能力：责任心强，善于跨团队（算法、平台、测试）协作，清晰表达技术方案与实验结论。
医工转化项目主管(J15147)15K-35K元/月
1、 负责集团内外部待孵化项目需求信息的搜集、维护，并跟进已有孵化项目的进展、组织项目阶段性工作检查；
2、 实施重点项目管理；
3、 根据集团创新项目孵化流程筛选、评估项目，并推进工作的开展
4、 实施集团立项前预研管理制度，参加项目阶段性评审，检查项目执行状态
5、 完成其他上级交办事宜
1.211/985/QS100硕士及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业
2.5年以上Python后端开发经验,熟悉FastAPI/Flask/Django等Web框架。
3.精通LangChain、LlamaIndex等Agents开发框架,有至少一年以上完整Agents项目落地经验。
4.熟练使用Coze/Dify等低代码平台,能独立完成从需求到Agent搭建的全流程。
5.熟悉主流大模型(GPT、Gemini、Qwen、火山、Midjourney、混元3D)的API调用和提示词工程,了解大模型微调、RAG等技术。
6.具备前端开发基础,能借助AICoding工具(如Cursor)快速实现前前端界面。
7.具备良好的项目管理意识和跨部门沟通能力,能独立推动项|目落地。
8.对汽车行业有了解,或有汽车领域AI项目经验者优先。
1.教育背景：电气工程、控制科学、机械电子等相关专业本科及以上学历。
2.专业经验：3年以上新能源电控系统（MCU/OBC/DCDC）测试经验，具备独立搭建HIL测试系统能力。
3.熟悉CAN/CANFD总线协议，至少主导过2个完整项目测试闭环。
4.工具技能：精通LabVIEW/Python/CAPL编程，开发自动化测试脚本，熟悉VTest Studio。熟练使用HIL测试系统及行业通用工具（如总线分析工具、仿真软件）。
5.有多合一控制器测试经验或LabVIEW上位机开发经验。
6.熟悉ASPICE流程或具备AI辅助测试用例生成经验。
7.逻辑分析能力突出，能提供复杂系统问题解决案例。
8.适应跨部门协作，具备风险预判意识。
9.英语CET-4及以上，能够熟练阅读英文技术文档。