1.数仓体系维护与优化：深度参与印尼信贷业务数据仓库的规划、设计与迭代，基于业务需求梳理数据血缘关系，优化数据模型（含维度模型、事实模型等），提升数据抽取、转换、加载（ETL）效率，保障数仓数据的准确性、完整性与及时性。 2.BI平台搭建与迭代：以业务场景为核心，运用Tableau、PowerBI等BI工具搭建覆盖投放、风控、运营、盈利等全链路的数据看板体系，设计可视化逻辑与交互方式，实现核心指标（如获客成本、坏账率、用户复借率等）的实时监控与自助分析，降低业务团队数据使用门槛。 3.数据驱动业务决策：结合数仓数据资产，深入拆解印尼信贷业务OKR指标，从数据维度分析业务增长瓶颈与潜在机会。针对投放渠道效果、风控策略有效性、用户生命周期价值等专题，输出兼具数据支撑与商业洞察的分析报告，为业务策略调整提供可落地的建议。 4.数据建模与预测分析：基于数仓历史数据，构建用户分群、风险预警、盈利预测等数据监控预警体系。 5.跨部门数据协同与赋能：对接产品、风控、运营等部门，明确数据需求并转化为可落地的数仓开发与BI建设方案；制定数据使用规范，开展数仓与BI工具操作培训，提升团队整体数据应用能力；同时协同技术团队解决数据抽取、看板访问等问题。 6.行业与竞品数据洞察：依托数仓数据积累与外部行业数据，开展印尼信贷行业动态及竞品分析，挖掘竞品在数据驱动策略、产品迭代逻辑上的优势，形成专项分析报告，为公司业务创新与战略制定提供参考。

1.全日制本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、信息管理、金融工程等相关专业优先；具备对数据的高度敏感度，及将数仓能力转化为商业价值的思维。 2.3年以上数据分析师经验，其中至少1年以上BI数仓相关工作经历，有金融科技（尤其是消费金融/信贷）行业经验者优先；熟悉数据仓库建设流程，了解星型、雪花型等数据模型设计原理。 3.精通SQL，能熟练编写复杂查询、存储过程、函数，具备Hive、SparkSQL等大数据查询工具使用经验者优先；熟练掌握Python或R语言；精通至少一种BI工具，具备复杂数据看板搭建、可视化逻辑优化经验；了解ETL工具（如DataStage、Kettle等）及数据治理流程，有数据血缘分析、数据质量监控实践经验者加分。 4.熟悉信贷业务核心环节（投放、风控、运营、贷后管理等）的业务逻辑，能快速将业务需求转化为数据方案；具备严谨的逻辑思维，能通过数仓数据挖掘业务问题本质并提出解决方案。 5.具备强烈的责任心、自驱力与团队协作精神，能承受一定的工作压力；具备良好的沟通能力，能清晰向非技术团队传递数据结论与建议。 6.能熟练运用英文进行工作沟通（听、说、读、写），具备印尼语沟通能力者优先，便于对接本地业务团队与合作伙伴。