厦门数据校招岗位

岗位职责 1、协助数据分析师完成业务数据整理、指标口径梳理、数据报表搭建和日常数据分析。 2、参与品牌、渠道、销售、库存、订单等经营数据分析，输出基础分析结论和问题定位。 3、使用 SQL 进行数据查询、数据提取、数据清洗和基础统计分析。 4、协助搭建和维护业务看板，支持业务部门的数据查询、经营复盘和决策分析。

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岗位职责 你是数据价值链条的 “基石铸造者”。通过高效、准确的数据处理工作，将原始、混乱的业务数据转化为干净、可靠、可分析的 “数据资产”，为整个数据分析团队和业务决策提供坚实的数据基础，让分析师能专注于深度洞察。 【主要岗位职责】 1.数据获取与整合：按日 / 定期从 ERP、各跨境电商平台后台、供应链系统等多数据源

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工作职责 从事软件开发、信息安全、数据分析、系统维护及与金融产品、场景等相结合的需求开发、数据统计分析等工作。 工作要求 （一）具有良好的政治素质和道德品行，坚持党的领导，拥护国家大政方针；深刻领悟“两个确立”的决定性意义，自觉增强“四个意识”，坚定“四个自信”，做到“两个维护”。 （二）具有良好的职业素养和团结协

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【岗位职责】 1、目标规划：结合公司品牌方向、战略及运营规划、销售及成本预算，参与制定商品各品类/中类的年度/季度/月度采买目标、生意目标及销售重点策略； 2、结构规划：通过分析市场（本品、竞品、消费者需求、市场趋势等），参与规划全品类商品年度/季度/月度商品结构需求（含SKU、波段、价位段、款式需求等），并参与一

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岗位职责 1、定岗于分公司各个条线数据类相关岗位； 2、完成各类业绩报表追踪，搭建报表体系，分析解读跟踪KPI、业务运营、客户行为及画像、流量指标等，挖掘分析影响业务的关键因素； 3、通过内外部大数据，结合客户行为标签等，有效搭建客户模型、并通过建模针对不同客群提供精细化的营销方案。 任职要求 1、2027届本科及以

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【岗位职责】 1、数据跟踪与报表支持：参与电商品类销售及商品数据的日常跟踪，协助搭建和维护数据报表体系，定期输出基础数据看板，并对异常值进行初步预警和反馈。 2、 经营指标与绩效协助：协助进行经营目标的拆解与数据测算，跟踪各平台销售及商品指标达成情况；配合完成部门绩效数据的整理、核对与定期预警，确保数据准确性和及时

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岗位职责 1、负责全业务链路数据需求以及数据体系化建设，打通业务各场景的基础数据体系，充分挖掘业务中的数据价值，不限于数仓建设，数据质量，指标体系，数据治理，实时计算，用户画像等; 2、数据基建支持：参与数据仓库的建设与维护，协助进行数据清洗、ETL开发及数据质量监控，确保数据准确可用。 3、业务分析与洞察：对接业

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【岗位职责】 1.通过BI、phthon、EXCEL等工具进行业务运营数据分析，进行品质管控及核保推动； 2.根据数据情况，进行日常通报、数据报告、形成PPT可视化展示、协同渠道机构推进工作及制定举措； 3.根据年度整体运营指标，参与完善本部门考核流程和岗位考核办法。 【任职要求】 1.本科及以上学历，数统、

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岗位职责 1.参与公司数智化工具和系统的本地化部署、运维与推广应用； 2.负责业务数据的采集、整理与分析，为经营决策提供数据支持； 3.协助推动人工智能等新技术在基层业务场景的落地应用； 4.参与公司信息系统日常维护，协助解决各部门和下级机构的技术问题； 5.完成部门交办的其他数智化相关工作任务。 岗位要求

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岗位职责 1、从事项目规划咨询、系统设计开发、路桥隧试验检测或集成监测系统项目管理等工作。 2、领导交办的其他工作。 岗位要求 1、2027年应届毕业生，硕士研究生及以上学历，计算机、交通运输、测绘和土木类相关专业。 2、具有智慧建造（公路桥梁隧道方向）、基础设施数据采集与应用、低空经济领域课题研究或项目经历者优先。

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工作职责 聚焦科技、数据、产品及风控等数字化领域，培养懂业务、通技术的复合型人才；同时作为总行管理人才培养项目，依托重点项目实战与专项赋能，储备青年管理干部。 岗位要求 硕士研究生及以上学历，信息科技、数理统计等相关专业，或具备信息技术与经济金融等复合专业背景。 任职要求 1. 2027届大学本科及以上学历应

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岗位职责 1、协助推进企业数字化项目的实施，参与数字化系统（如AI类、MES、PLM等）与智能平台的集成优化。 2、参与数据中台、指标平台、数据治理与清洗建模等基础性数据工程建设工作。 3、配合开发并测试AI辅助工具、Agent组件及其在研发、生产、经营等环节的落地应用。 4、参与设备/业务数据采集方案设计，推动数据标

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岗位职责 1. 构建指标与数据分析体系，建立完整、科学的数据化运营体系； 2. 深入理解业务需求，通过数据分析为业务决策、产品方向、运营策略提供数据分析支持；完成对业务关键指标的监控及异常波动等分析工作，并不断主动思考、反馈数据发现的各类业务问题，推进解决优化； 3. 定期归纳总结、复盘，将有效的分析框架快速沉淀为数据

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