27届秋招-数据分析师

1. 01

   科学方法与评估体系建设：参与实验设计、因果推断与科学评估方法的研究、验证和应用，结合业务场景优化分析框架，探索非实验场景的评估路径，沉淀可复用的方法与案例；

2. 02

   评估产品与平台落地：参与随机实验、观测性因果推断、异动归因等评估产品建设，将科学方法与实验管理规范转化为平台能力和分析工具，提升业务评估效率与结果可信度；

3. 03

   AI 与科学评估融合：探索大模型在实验设计、分析代码生成、结果解读与科学性检查中的应用，参与构建评估类 Skill、Agent 和自动化分析流程；通过方法校验、案例评测与结果核验，提升 AI 分析的准确性、稳定性与可复现性；

4. 04

   关键业务评估问题分析：参与公司重要业务线的实验分析与策略效果评估，完成数据处理、方法验证和结果解读；针对无法开展 AB 实验的场景，应用适合的因果推断方法，识别方法假设与结论边界，为业务决策提供依据；

5. 05

   科学评估文化建设：参与标准评估流程、操作规范及知识案例建设，协助开展研讨班、圆桌会和业务培训，推广科学实验与因果评估方法，提升业务团队的评估能力

1、2027届毕业生，硕士及以上学历，统计学、数据科学、数学、计算机、计量经济学等相关专业；

2. 02

   有数据科学、实验评估或因果分析相关科研、实习经历者优先；

3. 03

   具备扎实的概率论与数理统计基础，理解统计检验、回归分析及 AB 实验基本原理；对因果推断与实验科学有浓厚兴趣，了解 DID、SDID、SCM 等方法或有相关项目经历者优先；

4. 04

   熟练使用 SQL、Python，熟悉 Pandas、NumPy 等常用数据分析工具，能够完成数据处理、统计分析与方法验证；具备良好的数据敏感度，能结合业务问题清晰表达分析结论；

5. 05

   对 AI 与数据科学的结合有强烈好奇心，有使用 ChatGPT、Claude Code 等工具开展分析、编程或搭建工作流的实践；能够核验 AI 生成的代码与结论，对方法适用性和结果正确性保持独立判断。有 Agent、Skill 或自动化分析项目经历者优先；

6. 06

   愿意深耕科学评估与中台能力建设，善于将具体问题抽象为可复用的方法；学习主动、诚实严谨，具备良好的沟通协作能力与责任心，乐于通过技术和方法解决实际业务问题