产品管理与运营-数据BI（AI资源方向）-AI资源方向

经济模型落地与日常运营（核心）：在战略商分的框架指导下，独立搭建细分场景的经济模型（包括但不限于单客户 ROI 模型、单模型成本分摊模型、单卡效能评估模型等），负责模型的参数校准、假设更新与结论验证。承担模型日常跑数、异常归因与周期性复盘，确保模型持续可用、结论可信。

BI 看板开发与指标体系落地：承接指标体系框架，独立完成看板设计与开发（Tableau/QuickBI/FBI 等），把"战略视角的指标体系"落地成"业务方可用的数据产品"。打通从数据源到看板的全链路，覆盖资源池、分配、消耗、成本、效能等模块。主动识别看板使用中的痛点，迭代优化交互与信息分层。

算力效率追踪与专题分析：围绕算力使用效率，搭建模型训练/推理环节的效率追踪视图，定期输出算力使用健康度报告。针对专题方向，独立完成深度专题分析，输出可落地的业务建议。

数据质量治理与口径维护：独立负责核心模块的数据质量治理。参与跨模块数据核对工作，协同数据开发团队修复口径不一致问题，保障底层数据"可信、可追溯、可解释"。参与维护团队统一的"口径字典"，确保所有报表来源一致。

分析报告与跨团队协同：独立撰写周度/月度分析报告，向管理层与业务方做定期汇报。协同业务、产研、财务等团队，把战略判断拆解成可执行的任务项，跟进数据结论的落地闭环。

学历与专业：本科及以上学历，计算机、数学、统计等理工科专业，或经济学、金融学、财务管理等商科专业（"理工科+商科"复合背景者优先）。

核心经验（重点）：3 年以上数据分析/商业分析/BI 相关工作经验。有大厂经营分析、BI、战略分析、财务分析背景者优先；有独立搭建过经济模型/财务模型/ROI 模型实战经验者强烈优先。不强制要求团队管理经验。

业务洞察与建模能力：具备较强的商业敏锐度与结构化思维，熟悉主流商业分析框架与财务建模方法。能在框架指导下，独立搭建单场景的经济模型，能把宏观判断拆解到微观可执行的颗粒度。

数据底座与技术能力（重点）：精通 SQL（必须项，日常高频使用），熟练掌握 Python/R 任一（加分项），熟练使用 Tableau/QuickBI/FBI 等 BI 工具。能独立完成数据提取、清洗、口径校准、看板搭建全流程。具备扎实的数据质量治理实战经验，能独立定位数据漂移、链路断点等问题。

沟通与汇报：具备良好的逻辑表达与报告撰写能力（PPT/Word），能独立完成周度/月度分析报告并向业务方汇报。能把数据分析结论翻译成业务方听得懂的语言。