软件工程师II
负责大尺度基础设施性能和效率的改进,结合数据洞察、系统思维和机器学习,与跨职能团队协作设计和构建高性能解决方案,开发核心API、SDK和智能层,维护安全产品。
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1 、业务需求统筹与对接:作为数据 PM ,对接游戏运营、投放等业务团队,挖掘业务痛点与核心需求,搭建高效沟通机制,独立完成需求拆解、优先级排序及分析方案规划,联动业务方验证需求,确保数据工作与业务目标对齐。
2 、核心数据分析落地:独立负责游戏运营(留存、付费、流失等)、广告投放( ROI 、渠道质量等)、素材转化等专项分析和 ABtest ,输出具备决策价值的报告,推动业务问题解决。
3 、数据挖掘项目参与:参与风控模型、用户画像、流失预警等数据挖掘项目,辅助开展数据处理与模型落地相关工作,为业务提供深度支撑。
4 、AI 数据分析辅助应用:依托 QuickBI 等工具的 AI 功能,参与 AI 分析项目的需求对接与落地执行,提升分析效率。
5 、分析成果沉淀与复用:聚焦业务场景,沉淀分析体系、数据模型及核心分析逻辑;主导 BI 报表的迭代与标准化,结合业务需求输出可复用的分析模板,减少重复分析工作,提升分析效率。
1 、 基本要求:本科及以上学历,数学、统计学、计算机等相关专业,3-5 年数据分析经验,2 年以上游戏行业经验者优先。
2 、分析能力:具备扎实的统计基础,能从复杂数据中提炼核心结论,形成高价值分析报告,高效解决业务问题。
3 、工具能力:精通 SQL ,能高效编写复杂查询语句完成数据提取与清洗;熟练使用 Python 及 Pandas 、NumPy 、Scikit-learn 等数据分析库,实现数据处理、建模及分析;具备 QuickBI 等主流 BI 工具实际应用经验( QuickBI 深度使用者优先);了解 AI 数据分析工具底层逻辑及应用者优先。
4 、沟通协作能力:具备团队协作意识,沟通精准高效,能实现业务需求与数据方案的双向转化,传递数据价值并达成共识。
5 、职业素养:对数据质量与分析结果负责,逻辑思维缜密;具备快速学习能力,可快速掌握游戏业务知识及数据领域新技术;面对业务突发需求能高效响应、妥善推进,保障服务质量。
- 加分项:具备项目管理经验;具备一定的机器学习算法基础或项目经验。
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负责大尺度基础设施性能和效率的改进,结合数据洞察、系统思维和机器学习,与跨职能团队协作设计和构建高性能解决方案,开发核心API、SDK和智能层,维护安全产品。
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Cadmus 正在寻找一名数据工程师,以支持其在媒体空间的商业客户。该团队为一家主要的汽车广告平台提供关键的广告工程和数据需求,使用大数据技术。他们正在寻找一名工程师,与团队合作,帮助构建和维护广告性能数据的未来愿景。当前项目涉及将ETL从谷歌云平台迁移到AWS平台。需要经验丰富的工程师来确保业务连续性,并在迁移过程中优化和改进代码。