【岗位职责】
1. 客户咨询与战略规划 (Client Consultation & Strategic Planning): 作为核心数据专家，直接与客户沟通，深入理解其独特的商业模式、市场挑战和KPI（ROAS, CPA, LTV, MQL等）。将客户的商业目标转化为清晰、可执行的数据分析和衡量策略，为客户的广告预算分配、渠道组合和增长预测提供强有力的数据支持。定期向客户高层展示分析洞察和优化建议，将复杂的数据故事转化为客户能理解、可信赖的商业价值。
2. 跨平台广告效果衡量与归因 (Cross-Platform Measurement & Attribution): 为不同客户设计并实施科学的衡量框架，包括A/B测试、增量测试（Lift Studies），以精准评估广告活动对业务的真实影响。利用多触点归因（MTA）和营销组合模型（MMM）等高级方法，帮助客户理解复杂的消费者决策路径，优化跨渠道的协同效应。对Meta, Google, TikTok, Amazon等广告平台的数据进行深度挖掘，进行跨客户、跨行业的基准分析（Benchmarking），为客户提供超越其自身数据的行业视角。
3. 可扩展的分析解决方案 (Scalable Analytical Solutions):与数据工程团队合作，主导客户数据的接入、整合与清洗流程，为新客户建立标准化的数据分析环境。开发和维护自动化的客户报告仪表盘（Dashboard），将核心指标和洞察可视化，提升团队服务效率和客户满意度。构建可复用的分析模型和工具，将成功的分析经验产品化，赋能整个客户服务团队。
4. 深度诊断与优化建议 (In-depth Diagnostics & Optimization):持续监控客户广告活动的关键指标，主动发现问题和机会点，并深入分析其背后的驱动因素（如创意疲劳、受众饱和、竞价压力等）。为客户的广告投放团队提供具体的、数据驱动的优化建议，覆盖受众定位、创意方向、出价策略、落地页体验等全链路环节。
【任职要求】
1. 应用数学、统计学、计算机科学或相关量化领域的本科及以上学历。3年以上数据分析/数据科学相关工作经验，对数字营销和广告行业有极大的热情。
2. 必须具备直接处理和分析主流数字广告平台（尤其是 Meta Ads, Google Ads）原始投放数据的丰富实战经验。专家级的SQL能力，是处理和整合客户多源数据的基础。
3. 熟练使用 Python 或 R 进行数据分析、统计建模和可视化。
4. 拥抱并熟练运用AI辅助工具（如ChatGPT、GitHub Copilot等），以显著提升数据处理、代码开发及客户沟通文案、分析报告撰写的效率和专业性。
5. 优秀的沟通表达和客户服务能力，能够将复杂的分析结论清晰、有说服力地呈现给客户。
6. 熟悉A/B测试的设计、执行与结果解读。
7. 熟练使用 Tableau, Power BI 或类似工具，为客户构建专业的分析报告和仪表盘。
*加分项 (我们尤其欢迎这样的你):
1. 拥有在数字营销Agency、广告技术(AdTech)公司或类似乙方分析咨询岗位的从业经验者优先。
2. 拥有为多个不同行业的客户提供数据分析服务的经验。
3. 成功实施过MTA或MMM项目，并能阐述其方法论与商业应用。
4. 具备一定的工程能力，能独立通过API接口（如Facebook Marketing API, Google Ads API）获取和处理数据。