岗位职责适合度分析

岗位职责适合度分析【导读】这篇文档“岗位职责适合度分析”由三一刀客最漂亮的网友为您分享整理，希望这篇范文对您有所帮助，喜欢就下载吧！百度岗位职责—商品总监【第一篇】职责描述：1、负责协同本部门相关人员制作落祥商品企划及商品推广工作2、负责货品调配、补货、退货、流动控制、发货时间等相关商品运作管理工作；3、制定并执行商品生产采购计划，分析汇报销售数据、负责库存商品的统计和分析；4、带领团队达成库存目标并配合销售部达成公司销售目标。5、编制、执行、监督本部门的工作流程调整及相关规章制度提升，绩效考核办法落实，提高部门的工作效率；职位要求:1、大专及以上学历,五年以上时尚女装行业商品管理经历；2、具宏观规划及调控能力，具良好数据统筹分析能力；3、熟悉货品销售分析、库存、货品调配、货品退换货等流程，具商品采购、物流知识、采购预算经验。工作任务:领导公司产品团队工作，与集团商品中心各部门确定产品规划并确保产品符合品牌定位要求的质量、成本和货期。与集团采购中心配合，搭建具竞争力的供应链，为公司创造利润最大化。与公司领导层协作，创建积极进取的部门文化。岗位职责：1.产品开发1)支持协助设计师开发新一季的面辅料和产品，统筹管理产品及面辅资讯，支持配团商品中心完成符合品牌定位的产品设计开发。2)策划组织季度设计生产会议，确定新品的结构细案、产品规划、开发进度及生产成本及订价策略等。3）负责与集团商品中心协调，制定产品的设计图稿、样品的评选工作；4)与集团采购中心保持良性互动，保证供应链的顺畅，为设计及生产建立平台。5）组织市场调研工作，搜集最新的流行资讯，加强市场和产品的结合；2.产品上市1)负责确定新品pop的拍摄和订货会产品画册制作提供相关资料。2）负责新品的产品培训内容的编制。3）负责与客户沟通、协调，及时了解与反馈市场信息，协助集团商品中心在设计、研发过程中改良产品。4）负责产品数据分析，向相关部门提供准确的产品数据及信息，并提出解决方案，备案集团商品中心，作为下季产品研发的参考数据。3.生产1)与集团采购中心协调，协调并解决生产过程中的风险与意外，确保大货上柜的品质与时间。2）在开发期与集团相关部门确定用料方向并控制产品最终成本核算，合理降低产品的采购成本。4.团队管理1）整合直向及横向的人力与资源，合理安排工作任务。2）明确所属团队人员的工作职责。3）积极调动团队人员的工作精神和合作精神。4）制定并梳理合理的工作流程，以达到人力资源的合理和最大利用。5）考核团队人员的工作表现，鼓励优秀的表现任职要求：一、性别不限，大专以上学历，管理类、市场营销、服装设计、统计学等相关专业毕业；二、五年以上服装行业工作经验，两年以上同等职位经验，有知名生产型服装企业相关工作经验优先；三、具备市场营销、系统化管理等知识，接受过材料知识、产品知识、工艺流程等方面培训；四、对数字敏感，较强的数据分析能力，并具备一定的财务知识；五、敏锐的市场感知，快速把握市场动态，发展趋势，精通新产品开发流程；六、具有较强的计划、执行、分析、协调与预测能力，并具备良好的领导力及沟通能力；七、具有较强的应变能力、谈判能力，良好的团队合作精神；八、学习能力强，有责任心，能带领团队协调好各部门间的配合工作，能承受工作中的巨大心理压力；九、良好的职业道德，能适应少量出差。岗位职责1、根据企业目标和品牌特性，制定整盘商品的企划和整合；2、制定每季商品设计开发企划案，包括产品结构、款类结构、面料结构、颜色等；3、规划上市波段，制订商品零售生命周期企划案；4、分析把握市场和客户需求，并针对市场的变化制定和调整后续商品运营计划；5、负责商圈内竞争对手的商品信息进行分析为决策提供准确的相关信息。任职资格1、服装院校相关专业本科及以上学历；女装行业5年以上工作经验；2、有成功的女装品牌商品总监任职经历。3、具有敏锐的市场洞察力、决策能力，对国内中、高端女装市场发展有深入理解；4、具备优秀的商品统筹规划能力，成本意识强，逻辑思维能力强；5、优秀的团队领导力，沟通协调能力强，思维缜密，服务意识强。工作职责：1、制定公司自有商品品牌发展战略，并确保发展路线的顺利运作与执行；2、根据公司发展战略以及品牌需求，分析市场，判断市场变化趋势，带领团队制订商品采购计划、设计生产计划；3、选择合适的供应商，根据公司销售情况做到提前预测采购量；4、外部采购商品和自产商品的质量把控，负责制定商品质量管理规范；4、监督管理线上商品分类目录以及商品定价，负责制定商品上线管理规范；5、对当季货品销售过程的监控和调配，进行数据核算，确保公司的毛利率，以达到销售效率的最大化；6、商品计划实施，适时、适量地调节控制货品，满足顾客需求的调整，避免季末库存；7、不断发现符合公司品质和价格要求的商品并找到供应渠道。任职要求：1、熟谙各类家具、家居商品；2、大专以上学历，精通Excel，熟悉Word，PPt等办公软件；3、具备家具、家居类产品的销售和采购经验；4、对数据敏感，有编制和实施预算的经验，善于捕捉产品、市场信息；5、能适量出差，善于和产品供应商谈判。职位职责：1.认同理解并传承企业品牌文化，领会品牌产品设计要素。2.管理公司产品设计方向，在设计及作品开发上实现推动品牌建设。3.根据企业目标和品牌特性，制定整盘商品的企划和整合。4.制定每季商品设计开发企划案，包括产品结构、款类结构、面料结构、颜色、上市波段及零售周期等。5.完成公司产品的设计与开发。6.分析把握市场和客户需求，并针对市场的变化制订和调整后续商品运营计划。7.负责对商圈内竞争对手的商品信息进行分析，为决策提供准确的相关信息。8.管理、培养及考核设计团队成员，按公司实际设计、销售需求安排设计开发进度，调度部门人员完成任务。任职要求：1.服装院校相关专业本科及以上学历；内衣行业5年以上工作经验。2.有成功女装品牌商品总监或内衣设计总监工作经验者优先。3.具有敏锐的市场洞察力、决策力，优秀的商品统筹规划能力，对国内终端内衣市场发展有深入理解。4.具备良好的审美观，对内衣流行趋势敏感，具有较强的设计开发能力，熟悉辅料的性能与款式的配合。5.熟悉内衣的工艺及制作流程，并能很好的调控设计开发流程。6.具有优秀的团队领导力，沟通协调能力，思维缜密。7.通知面试者需带个人设计作品及相关资料。岗位职责1、根据公司的战略规划与目标，负责制订相应的商品战略及具体的执行规划，并组织实施；包括：整盘商品的规划和整合；汇总提炼每季卖点，指导培训；制订每季商品设计开发企划案，规划上市波段，制订商品零售生命周期企划案；2、负责全国商品流通的统筹及商品运营数据监测和分析；包括：制订和落实商品生命周期销售策略，商品生命周期和区域货品调配，组织库存清理销售计划，对降低终端及公司库存负责；指导商品陈列和营销包装；3、分析把握市场和客户需求，并针对市场的变化制定和调整后续商品运营计划；4、负责商圈内竞争对手的商品信息进行分析为决策提供准确的相关信息。5、随时掌握国际品牌服装、家纺等产品的流行趋势和发展方向；6、与市场部一起建立品牌潮流产品市场信息管理机制，及时了解消费者的需求；7、与市场部一同进行产品策划和市场定位；8、根据产品研发策划，组织新产品的创意设计到制作全过的监督、控制；9、不断完善企业内部各项资源管理制度、工作流程及标准，并监督其执行。任职资格1、服装院校相关专业本科及以上学历；2、在纺织行业有5到10年的工作经验；对居家产品认知有专家级的功底；3、在一些成功的高档品牌担任设计总监或者首席设计师岗位，具有规划和整合整盘货品的能力以及良好的品味；3、具有敏锐的市场洞察力、决策能力，对国内中、高端纺织市场发展有深入理解；4、具备优秀的商品统筹规划能力，成本意识强，逻辑思维能力强，较强的数据分析能力；学习是成就事业的基石5、优秀的团队领导力，沟通协调能力强，思维缜密，服务意识强。百度业务运营部数据分析岗位分析【第二篇】首先，附上百度业务运营部_数据分析师（产品运营）岗位的招聘详情：业务运营部_数据分析师（产品运营）所属部门:百度工作地点:北京市招聘人数:若干公司:百度职位类别:产品发布时间:2016-04-11工作职责:-对百度重点行业的行业现状、核心企业、市场动态、发展趋势、互联网营销推广等做深入分析，形成数据研究报告-解读分析报告，并根据分析结论，与运营一起商讨运营策略职责要求:-运用数据分析手段，对百度的客户行业和属性形成自己的分类方式-大三或者研一、研二在校生，数学、计算机或者统计学专业，对行业市场有一定的了解-理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉sp、sas,R等数据挖掘软件之一-熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据-了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法-能够保证每周至少四个工作日的实习时间重点解析这个岗位中职责要求里的重点技术要求：-理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉sp、sas,R等数据挖掘软件之一-熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据-了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法提取其中的关键词：统计学、数据挖掘算法、数据仓库、SQL、SPSS、SAS、R、excel、决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯，然后大致的分类：一、数据挖掘算法：（百科：）数据挖掘：是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘算法：是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。数据挖掘十大算法概念补充：决策树算法：决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。所分析的数据样本是集成为一个树根，经过层层分枝，最终形成若干个节点，每个节点代表一个结论。聚类：将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。聚类分析的算法有：划分的方法（K-means）、层次的方法（依次让最相似的数据对象两两合并）、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1）（分类算法）是一个决策树算法，它是决策树核心算法ID3的改进算法。决策树构造方法就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。ID3以信息熵和信息增益度为衡量的标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，对于那些挂着几个元素的节点，干脆不考虑最好，不然很容易导致overfitting。对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。能够对不完整数据进行处理，寻找一个代替数据来填充。算法优点：产生的分类易于理解，准确率高；缺点：a)构造树过程中，需对数据集进行多次的顺序扫描和排序，导致算法低效；b）只适合于能够驻留于内存的数据集，当数据集大得无法再内存中容纳时，程序无法运行。2）CART（ClaificationandRegreionTree，分类与回归树）（分类算法）CART也是一种决策树算法，着眼于总体优化。相对于那些实现一个节点下面有多个子树的多元分类，CART只是分类两个子树，这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。3）KNN(KNearestNeighbours，K最邻近)（分类算法）从训练样本中找出K个与其最相近的样本，是Top-K个训练样本出