游戏支付数据分析实习生

搭建网充业务分析体系：基于游戏内容节奏、用户生命周期、支付行为与宏观市场趋势，构建网充核心指标体系与结构化归因框架，持续追踪渗透率、转化率、ARPU 等关键指标的变动并产出可落地的洞察；

深入支付场景与玩家行为分析：与游戏项目组紧密协作，围绕玩家付费意愿、充值决策链路与支付转化漏斗，量化各环节价值空间，定位流失断点并提出产品化优化建议；

驱动精细化触达与实验策略：设计站内触达、邮件推送、社区引导等多通路的效果量化体系，通过 A/B 实验与因果推断评估策略增量，基于数据反馈持续优化人群分层与内容分发策略，提升网充渗透与转化效率；

探索 AI 驱动的分析提效：结合 AI Agent / 大模型能力，建设网充场景下的自动化分析、异动归因、策略推荐等工具，提升团队数据洞察效率与决策质量；

挖掘增量空间与第二曲线机会：结合市场空间判断与科学量化方法，分析不同国家/地区、人群、渠道的增长潜力，形成增量空间评估与策略牵引，推动网充业务持续增长。

2028 届及以后应届毕业生，数学统计、数据科学、计算机科学、人工智能或相关定量领域专业，具备扎实的统计学与数据分析基础；

熟练使用 SQL、Python 等数据处理与建模工具，掌握常见的量化分析、数据挖掘与可视化方法；

具备较强的框架性思维与逻辑拆解能力，面对复杂业务问题能主动建立分析结构、推动从洞察到落地的闭环；

热爱游戏，重度二次元游戏玩家、有丰富游戏体验者优先。 * 有境外支付/交易/电商等付费场景的数据分析实习或项目经验； * 有 AI Agent 开发或深度使用经验，或有将 AI 能力落地到实际业务场景的项目经历； * 数据科学方向背景，熟悉因果推断、A/B 实验评估、预测建模等方法。