常州爱回收 python jobs (salary & requirements)

常州爱回收 python salary range: 10K - 15K, where 100% of positions earn ¥10-15K

￥10-15K

100% of positions earn

Note: the average salary is analyzed based on job postings published by the company. We recommend reviewing it together with position type, education, region and experience.

常州爱回收 python salary changes over the years

Note: the data depends on salary samples of online job postings in the corresponding years and does not fully represent the actual situation within the company. For reference only.

Education requirements: 本科 is the most common

100% 本科

What education does 常州爱回收 require for python positions? 本科占比最多，占100%

Salary by education

本科￥12.5K

常州爱回收 python salaries by education: 本科 ¥12.5K.

Experience requirements: 1-3年 is the most common

100% 1-3年

What experience does 常州爱回收 require for python positions? 1-3年占比最多，占100%

Salary by experience

1-3年￥12.5K

常州爱回收 python salaries by experience: 1-3年 ¥12.5K.

What does 常州爱回收 python do

Based on related job postings of 爱回收 in the past year

数据分析师（强python）
常州 | 1-3年 | 本科以上 | 2026-01-20
10-12k·13薪

工作内容】
1、数据基建与支持：深入理解业务逻辑，负责业务线核心指标体系的梳理与维护，通过 SQL/Python 满足业务日常及专项数据需求，确保数据准确性与时效性。
2、数字化工具开发：利用 Python 开发自动化工具或轻量级应用（如 GUI 界面、脚本工具），解决业务流程中的手工重复劳动。
3、AI 场景集成：负责对接 AI 接口（如 LLM、语音转文本等），将其能力沉淀至业务流程中（如：AI 质检助手、智能打标工具、话术辅助推荐等）。
4、智能预警体系：负责监控指标异常，通过飞书等机器人实现实时自动化推送，构建从“监控”到“预警”再到“响应”的自动化闭环。
5、可视化看板开发：利用 BI 工具或 Python 可视化库，设计并开发高交互性的业务看板，提升业务人员的数据洞察效率。
【职位要求】
1、技术功底： 2 年以上数据相关工作经验，精通 Python（熟练使用 Pandas、Requests、PyQt 等库），具备编写可维护、中等规模脚本的能力。加分项：精通 SQL 编写及优化，熟悉常见数据库（MySQL、Hive 等），有数据仓库逻辑概念。
2、应用经验：有过飞书机器人开发、API 调用集成经验者优先；了解如何将模型能力（API 形式）转化为业务侧可用的工具。（加分项）
3、工程化思维：能够独立完成从小工具需求调研、代码编写到部署上线的全过程。（加分项）
4、业务敏锐度：能够快速理解业务痛点，不只是“接需求”，更能从技术角度提出“更好的解决方案”。
5、加分项：
有大模型 Prompt Engineering 、RAG等AI项目经验。
有呼叫中心、客户服务领域数据分析经验。
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数据策略运营（python开发）（A234799）
常州-天宁区 | 1-3年 | 本科以上 | 2026-04-13

10000-12000 򀀩

Hot companies hiring python in 常州

常州 python salary

Most common salary

10-15K

vs last year

How much does 常州 python pay? 10-15K is the most common

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