数据分析师

1.参与 DeepSeek 全线产品的数据分析工作，覆盖 Harness、Chatbot 网页端与移动端、开放平台及未来的新产品。与产品、研发、运营及相关研究团队合作，识别重要的业务问题，为产品规划和优先级判断提供依据。

2.结合不同产品的使用场景，建立并持续完善核心指标，衡量用户使用、任务完成、体验质量和持续使用情况，判断 AI 是否真正为用户创造了价值。

3.深入分析用户行为、关键使用路径和功能表现，结合用户分层、漏斗、留存分析及定性反馈，解释指标变化，发现产品优化机会，提出具体的改进建议。

4.借助大模型对话等非结构化数据做分类与归因，设计抽样与人工核验方案、评估自动标注质量，在保护用户隐私的前提下理解用户的真实任务，为产品优化方向提供依据。

5.参与调用负载、资源消耗、成本及异常使用分析，识别主要影响因素，支持滥用治理和资源优化，评估相关措施的收益及对正常用户的影响。

6.与研发协作完善埋点等数据采集方案，并将数据集、指标口径和常用分析方法沉淀为 Agent 可直接调用的工具与文档，提高团队获取和使用数据的效率

1.2 年以上数据分析、产品分析或数据科学相关经验，有独立完成问题定义、数据分析、结论表达并推动业务改进的经历。特别优秀的候选人可放宽年限。

2.熟练使用 SQL 和 Python，能够独立完成复杂业务数据的提取、清洗、关联、分析与可视化。

3.对大模型和 Agent 产品有深度使用和工作流提效经验，愿意深入理解真实用户任务及模型表现。能够使用 AI 工具辅助分析、编程和流程自动化，并独立核验分析过程与结果。

4.具备扎实的统计学基础和实验分析能力，熟悉抽样、假设检验、置信区间及常见实验偏差，能够区分相关性与因果关系，合理解释分析结果及其适用范围。

5.具备良好的产品理解和业务判断能力，能够从模糊的问题出发，提出可验证的假设，选择合适的指标与方法，并根据分析价值判断工作优先级。

6.对数据质量和分析细节敏感，能够识别数据缺失、重复、口径不一致及样本偏差等问题，主动核验关键数据与结论。

7.自驱力强、认真细致，能够在业务快速变化、数据不完整的情况下主动推进工作，及时沟通问题和风险。

8.具备清晰的沟通能力，能够向不同背景的同事解释复杂问题、分析依据与建议；能够阅读英文技术和研究资料。

【加分项】

1.有 AI 产品、生产力工具、开发者产品或开放平台的数据分析经验。

2.有在早期产品或小团队中建立指标体系、实验方法和基础分析能力的经验。

3.有资源消耗、成本分析、异常行为识别或滥用治理效果评估经验。

4.有复杂实验、因果推断或长期效果评估的实际经验。

5.有将分析方法沉淀为可复用工具，或借助 AI 明显改善分析效率与质量的实践