研究分析总监大数据方案顾问跳槽简历范文-锤子简历

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研究分析总监大数据方案顾问跳槽简历范文

作者：锤子简历 2022/09/26 10:10:00

阅读 140

求职意向

高级产品经理, 大数据方向上海薪资面议随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学国际商务与贸易本科

GPA: 4.5, cum laude graduate, BETA GAMMA SIGMA membership

工作经验

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司高级产品经理 & 咨询副总监

产品: 知识智能应用构建中台(规划中)
成就: 主持知识智能平台产品规划, 结合现有数据科学团队知识图谱和机器学习等产品能力, 提出 APAAS 平台产品定位方向.

完成知识图谱市场竞品调研(MRD): 从人工智能市场环境\ 认知智能市场环境, 需求端关键场景提供认知智能市场的总体需求状态. 同时,针对关键代表厂商(明略和 PLANTDATA等) 的产品深入调研分析.
完成需求调研(PRD): 通过对内部研发\ 数据科学家\ 中台交付关键用户深度访谈, 得出平台的发展 3 大主要阶段: 知识计算\ 知识展示\ 智能决策; 核心用户(资源管理者\ 发布者\ 使用者), 以及平台核心价值(以模块和工作流完成相对低代码的应用开发和交付)
整理归纳平台核心价值卖点, 通过「合作式知识生产」的方式, 以相对透明的工作流, 提高前中后台知识生产的透明度, 同时制作概念说明视频和介绍材料, 帮助前台以更加通俗的方式向关键客户进行知识图谱产品的介绍.
完成概念测试(MVP): 通过开源 ETL 调度平台, 逐步将前期中台标杆项目(软广内容自动写作平台)通过工作流的方式复现. 通过爬虫平台\ 标注平台\ 机器学习平台以及写作平台开放服务 API 的参数配置, 完成相对完整的工作流串行.
协助参与大型项目知识搜索部分设计, 基于知识问答的业务需求, 转化成为算法团队的后台处理逻辑, 结合问答对结构和词向量结果为知识库文档建立排序处理逻辑.

产品: 营销云
成就: 主导参与营销云整体产品规划, 从广告监测\ 网页监测\ CDP\ SCRM\ 营销中台各产品层次综合理解数字营销监测需求.

为公司营销云产品线建立产品竞品研究体系. 借助竞品微信公众号信息, 结合自然语言分析技术, 定期将非结构化的竞品文章抽取分类成为半结构化的内容和类别. 定期跟踪 24 个营销云相关供应商产品动向, 从三大产品类型(用户运营\ 内容监测\ 数据中台和认知智能)分析市场的变化趋势, 通过数据来指导内部产品功能对标和大方向.
同时, 与数据科学知识图谱团队成员, 从业务视角指定知识图谱本体和本体关系模式, 通过非结构数据知识抽取模型(新词发现模型\ 分类模型\ 实体关系抽取模型), 将舆情数据抽取的知识逐渐导入到 NEO4J 图数据中. 更加直观的通过二元关系有向图来展示实体关系和事件.
为营销云整体产品制定二级商标 REBRANDING 方案. 结合内部产品卖点和未来营销云产品发展趋势, 与法务部合作, 确定产品二级商标的中心词(知\演)和扩展词, 以及 LOGO 设计.

产品: 内容营销任务协作平台 COWORK
成就: 从 0 到 1 开发内部内容营销任务协作平台 COWORK. 协同建立内容营销评估体系, 帮助公司从数字广告监测拓展到软性广告监测.
通过市场竞品调研, 完成对市面上头部内容营销品牌合作平台(小红书蒲公英\ 阿里巴巴淘宝 v 任务\ 抖音星图)的竞品分析. 逆向归纳出不同平台的信息框架和业务流程, 指导后期平台规划;
通过 1 对 1 深度访问公司内部业务专家和业务团队, 完成内容营销任务协作需求调研. 梳理出供应端和需求端的 2 大用户角色, 以及各类子角色. 通过业务流程图, 还原公司内部在任务需求搜集\ 需求填写\ 需求发布\ 在线沟通\ 任务结算多个场景过程;
借助领域模型, 在不同的业务场景下, 为不同的用户角色设计其操作和数据需求. 一方面指导爬虫团队和数据抽取团队指定后端的表库结构. 另外一方面抽象出产品层面的具体概念, 例如单例业务对象"服务能力"\"媒体渠道"等, 以及复合业务对象"服务方案", 实体关系"拥有/代理/签约"等;
为平台的三个不同端口(供应端\需求端\后台管中心)协同设计网站信息框架. 并且结合信息框架, 与 UE\UE 在研发前期指定网站框架\ 视觉规范\ 交互总体风格;
针对后台管理中心, 为不同业务字段指定数据格式规范, 同时规定 CRUD(增删改查)的流程和限制;
以产品经理身份, 与数据科学团队和内容营销中台团队协同研发内容营销软广效果评估体系和模型. 针对头部内容营销平台(小红书\ 抖音\ B 站) 从传播力\ 精准性\ 内容有效性\ 声誉度\ 变现力等各个维度, 建立内容营销评估体系. 同时确定曝光量预估\ 粉丝真实性预判等模型的参数.

产品: SAAS 舆情大数据分析系统 MEDIA 3.0
成就: 以客户成功经理角色参与技术团队搭建自然语义分析在线聆听系统 MediaD3.0, 完成产品从 0 到 1 的上线. 作为公司内部首个 SAAS 产品, 进行产品上市准备和推广
针对内部用户和终端用户, 通过 1 对 1 用户深度调研, 获得用户对于问答舆情数据的数据采集和分析需求. 同时结合头部问答网站的网站结构和数据字段形态, 与爬虫团队和数据抽取团队沟通, 确定问答数据的采集模式(SCHEMA)和采集策略, 制定数据入库要求;
与数据科学团队自然语言分析(NLP)小组一起从 0 到 1 研发国双行业细粒度情感模型, 并且最终上线. 在数据标注阶段, 以业务视角出发, 制定情感标注规范, 推进 8 个行业的数据标注工程. 在产品设计阶段, 以产品视角, 制定不同情感判断模型(简单情感判断, 实体情感判断模型)的服务策略, 平衡分析指标(召回率\ 精准率\ F1) 以及业务成本, 制定模型的服务方案;
与公司内部大数据仪表盘中台产品, 完成系统级别的功能对接. 通过 IFRAME 嵌入和双产品 SSO 权限系统对接, 在前端零代码基础上, 为产品增加个性化的数据仪表盘, 通过呈现关键数据指标(声量\ 情感\ 互动\ 曝光), 实现产品交互式分析;
完成产品内部路演, 同时筹备产品对外上市活动(GO-TO-MARKET), 制定产品宣传手册\ 产品培训文档\ 产品对外说明文档, 根据不同人群和使用场景确定产品售卖体系;
以客户成功经理的身份, 与前台和中台团队一起参与产品推进和客户拜访. 针对母婴\ 化妆品\ 汽车等公司重点客户, 通过需求池收集, 归纳不同行业的数据采集和分析需求, 优化信源管理, 同时沉淀客户成功案例;

2020.x -2020x Kantar Media CIC 高级研究经理

领导10人的团队, 加深社交媒体和全媒体的合作认识, 从更加全局的角度理解消费者在数字媒体环境下的变化, 更好的利用社交媒体和其他类型的大数据挖掘商业洞察