数据BI分析师

岗位职责 1、需求对接与业务理解：深入理解公司核心业务，主动与业务线沟通，挖掘并梳理数据分析需求，将模糊的业务问题转化为清晰的数据指标和分析框架。 2、数据指标体系搭建：参与公司核心数据指标体系的规划、设计与维护，建立统一的数据口径，确保数据的一致性和准确性。 3、BI报表与看板开发：负责公司级帆软BI工具的数据可视化报表、仪表盘及管理驾驶舱的开发、上线与日常维护。 4、探索并落地AI增强分析能力，例如利用BI工具内置的AI智能图表推荐、自然语言问答（NLP2DSL）、异常检测与自动归因等功能，降低业务自助分析门槛，提升数据洞察效率。 5、结合大模型（LLM）技术辅助日常数据分析工作，包括但不限于使用AI工具辅助编写复杂SQL/Python代码、自动生成数据分析报告初稿、构建基于内部知识库的ChatBI问答原型，并负责校验AI输出结果的准确性，避免模型幻觉。 6、数据分析与洞察：针对业务痛点进行专题分析，输出高质量的数据分析报告，发现业务增长机会或风险，为管理层和业务团队提供数据驱动的决策支持。 7、数据赋能与培训：沉淀数据分析方法论，编写BI工具使用手册；对业务人员进行基础的BI看板使用培训，并指导业务团队掌握与AI分析助手对话的正确提问方式，提升全公司的数据素养。 任职要求 1、学历与经验：全日制本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息技术或相关专业优先；3年以上数据分析、商业分析或BI开发相关工作经验。 2、精通SQL，具备复杂查询、多表关联、窗口函数及性能优化的能力。 3、至少熟练掌握一门数据分析语言（Python 或 R），能使用 Pandas、Numpy 等进行数据清洗和探索性分析。 4、熟悉Python中常见的AI/ML库（如scikit-learn）或有实际的大模型API调用、Prompt Engineering经验者优先。 5、BI工具与可视化：精通至少一种主流BI工具（如 Tableau / PowerBI / FineBI 等），具备优秀的数据可视化审美，能将复杂数据转化为直观、易懂的图表。 6、统计学基础：具备扎实的数理统计基础，熟悉A/B测试原理、假设检验、回归分析、时间序列预测等常用分析方法，并能灵活应用于业务场景。 7、数仓与ETL基础：了解数据仓库基本概念（如维度建模、星型/雪花模型），有使用 Hive / Spark SQL 处理海量数据的经验，了解ETL流程及常见调度工具。 8、逻辑思维与AI素养：具备极强的逻辑思维能力和业务敏感度，能够批判性审视AI生成的分析结论；对AI技术发展趋势（如Agent、RAG、Text2SQL）保持关注，并思考其在企业数据分析场景中的落地价值。 9、软实力要求：具备极强的跨部门沟通能力和文档撰写能力，能清晰表达数据结论。 加分项： 1、有大型互联网公司、电商、商贸零售行业数据分析经验； 2、具备Prompt Engineering实战经验，能编写高质量的分析类Prompt模板，或使用OpenCode、Trae、ClaudeCode等AI编码助手显著提升工作效率； 3、了解主流大模型（如GPT、Claude、通义千问等）的API调用，有开发简单数据分析Agent或ChatBI原型的经验； 4、熟悉帆软FineChatBI、PowerBI Copilot等主流BI平台的AI功能模块，并有实际配置或落地经验。