作为阿里云采购供应链中台运营团队，我们的核心职责是基于情报的评价规范及监控运营，不断提升采购供应链效率、降低采买和使用成本，降低业务运行风险。我们的工作涉及到采购、供应链、IDC的方方面面，从需求管理、计划供应、采购、交付、资源运营、结算对账、资产管理的端到端管理和作业流程。 在这里，你将深入复杂的采购与供应链业务场景，运用先进的数学统计方法和人工智能技术，从海量数据中挖掘洞察，不仅回答“发生了什么”，更能揭示“为何发生”以及“将要发生什么”，最终为管理层的战略决策提供强有力的数据支撑。 1、数据驱动、提出问题：通过对采购、供应链，IDC业务的理解，结合科学数据统计方法，识别与正常业务截然不同的异常点（例如：供应商主数据、招标、交付、资产管理等环节的异常发现），将数据表现出来的现象，转化为清晰的可被数据验证的具体问题。 2、 数据抽象与建模： 能够将复杂的业务实体和关系，抽象为可计算的数据模型。例如，将供应商、员工、订单抽象为“图数据”节点和边，以便进行网络分析。 3、 深度数据分析：与算法团队合作，运用先进的统计分析、机器学习算法（如：异常检测、聚类分析、图算法、NLP等）对数据进行深度挖掘，以验证最初的假设和回答业务问题。 4、 数据验真与洞察提炼： 通过交叉比对、多源验证、A/B测试 等方法，确保数据分析结果的可靠性与准确性。能从复杂结果中，提炼出清晰、可执行的业务洞察，并形成报告或演示。

● 经验： ○ 5年以上相关工作经验，具备从数据发现到业务落地全流程的成功项目案例。 ○ 拥有在云计算/ICT/金融科技/咨询等行业的数据分析经验者优先。 ● 思维能力： ○ 卓越的逻辑思维与业务抽象能力，能够将复杂业务问题抽象为数学模型。 ○ 极致的好奇心与提问能力，不满足于表面现象，乐于探究“为什么”。 ● 技术技能： ○ 熟悉SQL，具备取数、用数、制作数据看板的能力；熟悉Tableau、PowerBI等BI工具。 ○ 了解PAI、AI相关知识或掌握初级部署能力者优先。 ○ 加分项：具有机器学习算法项目经验，有将聚类、回归、图算法等模型应用于业务的经验。