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；
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；
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BP职位是一个结合了技术深度和业务广度的角色，不仅要求候选人具备扎实的数据处理和分析能力，还需要能够深入理解业务需求，提供端到端的数据解决方案。这个职位的关键点在于其强调的不仅仅是技术能力，更重要的是如何将技术转化为业务价值。面试官会特别关注候选人在数据敏感度、沟通能力和推动力方面的表现，因为这些软性素质直接影响到数据方案能否有效落地并产生实际业务影响。
在准备京东数据BP的面试时，建议候选人重点准备以下几个方面：首先，确保你的技术能力符合职位要求，特别是HiveSQL和Python/R的实战经验。准备几个你过去参与的数据项目案例，尤其是那些能够展示你如何将数据分析转化为业务价值的案例。其次，强调你的跨部门协作经验，面试官会非常看重你如何在不同团队之间架起沟通的桥梁。最后，准备好讨论你对京东业务的理解，以及你如何将数据能力应用到具体的业务场景中。在面试中，展示你的逻辑思维能力和结果导向的工作方式，这将大大增加你的成功机会。
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