崗位職責(zé)：
一、需求分析與轉(zhuǎn)化
1、深入理解公司業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、商業(yè)模式及業(yè)務(wù)需求，提煉業(yè)務(wù)核心痛點(diǎn)；
2、將商業(yè)需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的技術(shù)方案文檔，包括數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、ETL流程、API接口等開(kāi)發(fā)需求。
二、技術(shù)對(duì)接與項(xiàng)目管理
1、擔(dān)任數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)與業(yè)務(wù)部門(mén)的技術(shù)翻譯橋梁，主導(dǎo)技術(shù)方案落地；
2、管理數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)全生命周期，把控開(kāi)發(fā)進(jìn)度與質(zhì)量，協(xié)調(diào)測(cè)試驗(yàn)收與上線部署；
3、建立數(shù)據(jù)字典、接口文檔等技術(shù)資產(chǎn)，確保技術(shù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊。
三、數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)
1、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)看板、分析報(bào)表、數(shù)據(jù)服務(wù)API等產(chǎn)品功能；
2、制定數(shù)據(jù)埋點(diǎn)規(guī)范，推動(dòng)用戶行為數(shù)據(jù)采集體系建設(shè)；
3、結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)AB測(cè)試方案，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
四、質(zhì)量把控與優(yōu)化
1、制定數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則與異常處理機(jī)制；
2、持續(xù)跟蹤產(chǎn)品使用效果，通過(guò)數(shù)據(jù)分析推動(dòng)產(chǎn)品迭代優(yōu)化。
任職要求：
1、計(jì)算機(jī)/數(shù)據(jù)科學(xué)/信息管理相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷；
2、3年以上數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn)，有完整的數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地案例；
3、精通SQL，掌握Python/Pandas基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理；
4、熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)（Hive/Spark）、ETL開(kāi)發(fā)流程；
5、了解常用數(shù)據(jù)接口技術(shù)（RESTful API/GraphQL）；
6、掌握基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)（假設(shè)檢驗(yàn)/回歸分析）；
7、能快速理解業(yè)務(wù)領(lǐng)域的運(yùn)作邏輯；
8、有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。