职位描述：
1.业务需求承接与解决方案设计：深入理解业务战略及运营模式，承接业务侧数据需求，提供端到端的数据解决方案（包括指标体系搭建、数据建模、分析洞察等）；主动挖掘业务痛点，通过数据诊断问题并输出可落地的改善建议。
2.数据指标体系与看板建设：梳理业务核心观测指标及分析维度，承接数据集市开发和看板建设，提升业务数字化决策效率，确保数据与业务目标的高度对齐。
3.跨部门协作与方案落地：联动产品、数仓、算法等团队，推动数据方案高效落地，确保技术实现与业务需求无缝衔接；沉淀业务场景数据需求，拆解为标准化产品功能并推动迭代，提升数据服务复用性。
职位要求：
1.教育背景：数学、统计学、计算机、软件工程、信息管理、金融工程等量化相关专业，全日制正规本科及以上学历。
2.技能要求：
1）熟练使用HiveSQL进行数据开发（必须项），掌握Python/R至少一门语言（需具备ETL或建模实战经验）。
2）熟悉大数据框架如Hadoop/Spark/Kafka/Flink等优先。
3）有大型数据仓库和数据集市的建设及优化经验优先。
4）有数据分析项目经验（如用户画像、经营分析、AB实验等）优先。
3.业务能力：互联网/金融行业数据分析经验，具备业务诊断及指标体系0-1搭建成功案例；能快速理解业务逻辑，敏锐定位数据与业务的结合点，提供前瞻性策略支持。
4.软性素质：
1）数据敏感度：善于从数据波动中发现问题本质，逻辑严谨且结果导向。
2）沟通能力：具备优秀的需求转化能力，能精准对齐业务与技术语言。
3）推动力：强责任心与主人翁意识，能主导复杂项目并协调多方资源达成目标。
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
北京
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东的数据仓库岗位是一个既要求技术深度又强调业务理解能力的复合型职位。与一般数据岗位不同的是，这里特别强调从业务需求到数据解决方案的端到端能力，而不仅仅是技术实现。面试官最看重的可能是你如何将业务问题转化为数据方案的能力，以及在大规模数据环境下的实战经验。值得注意的是，这个岗位需要你既能深入技术细节，又能跳出数据看业务，这种平衡能力往往是面试中的关键考察点。
在准备面试时，建议重点准备三个方面的内容：首先是技术能力证明，特别是HiveSQL和Python/R的实际项目经验，最好能准备1-2个完整的项目案例，说明你如何解决具体问题；其次是业务理解能力，需要熟悉互联网/金融行业的常见业务场景和指标，准备你参与过的指标体系搭建案例；最后是沟通协调能力，这个岗位需要频繁跨部门协作，面试中可能会通过情景模拟来考察你的需求转化和项目推动能力。在面试中，建议多使用STAR法则来讲述你的项目经历，突出你在业务与数据结合方面的思考，而不仅仅是技术实现。
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