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字节跳动
数据科学家(电商内容生态)-抖音电商
立即应聘

数据科学家(电商内容生态)-抖音电商

发布于 大约 16 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
数据分析
SQL
实验设计
因果推断
电商
指标体系
内容生态

AI 估算 · 30k–60k

大厂高薪,数据科学家稀缺,技能要求前沿,薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

作为抖音电商内容生态的数据科学家,你将负责分析电商内容流量结构与达人价值,参与底层生态改造和策略分析,构建指标体系为业务决策提供支持

该岗位需要利用机器学习、因果推断等方法进行复杂实验设计和数据驱动优化,适合对内容生态和电商有热情的数据科学家

最低要求

数据分析相关工作经验,具备内容生态、搜索和推荐系统分析经验者优先,经济学,计算机,统计学,数学专业优先

具有机器学习算法基础,对观测数据因果推断方法(PSM、DID、因果森林等方法)有基础了解,参与复杂实验设计(双边实验设计、时间片轮转等)加分
具备构建数据指标体系知识框架,曾有过构建指标体系经验
掌握基本数据分析方法,对数据落地到业务有一定经验,有专业的分析报告撰写能力
有使用SQL、R,Python等数据分析经验,有建模经验择优
对数据科学有热情,具有主人翁精神,沟通表达能力优、抗压能力强、协调推动能力强

工作职责

负责抖音电商内容生态专项分析,探索电商内容流量结构以及达人价值等生态问题,并深度参与重要生态底层改造,如内容交易价值归因、流量驱动因子等

负责抖音电商内容生态策略分析,包括内容运营、作者供给激励策略和达人治理等
探索抖音平台作者激励以及内容供需等复杂实验方法探索和沉淀,参与抖音电商内容实验框架设计,负向实验治理等
负责抖音电商内容生态指标体系建设,刻画电商内容供给、推荐策略以及达人治理策略对抖音电商内容生态的影响,为业务及管理层提供决策支持,推动电商内容生态业务的数据产品化

优先资格

具备内容生态、搜索和推荐系统分析经验者优先

熟悉观察数据因果推断方法(PSM、DID、因果森林等)
参与复杂实验设计经验
有建模经验择优

AI 洞察

优缺点分析

  • 平台优势:字节跳动旗下抖音电商是高速增长赛道,能接触海量真实数据和复杂业务场景
  • 技能积累:深入学习因果推断和实验设计,这些是数据科学领域的高价值技能
  • 职业前景:内容电商是趋势,岗位稀缺,跳槽溢价高
  • 工作强度:大厂节奏快,抗压能力要求高,可能面临高强度加班
  • 技术深度:需要同时掌握数据分析、机器学习、实验设计和业务理解,对综合能力要求高
  • 竞争压力:大厂内部人才济济,晋升和项目争夺激烈
  • 适合对内容生态和电商有热情,拥有较强机器学习背景,且能在高压环境下快速成长的数据科学家

角色解读

  • 在字节跳动内部可向数据科学专家或技术负责人方向发展,深入电商内容领域
  • 积累大型平台数据经验后,可转向其他互联网大厂或垂直电商平台的高级数据岗位
  • 具备实验设计和因果推断能力后,可切入增长团队或广告技术等更高价值的业务方向
  • 分析抖音电商内容生态的流量结构和达人价值,参与底层改造如内容交易归因和流量驱动因子研究
  • 制定内容运营、作者激励和达人治理策略,通过数据驱动优化生态健康度
  • 设计并实施复杂实验(如双边实验、时间片轮转)评估策略效果,沉淀实验方法论
  • 构建覆盖电商内容供给、推荐和治理的指标体系,为管理层提供决策支持并推动数据产品化
  • 扎实的数据分析基础:精通SQL、Python或R,具备数据处理和建模能力
  • 机器学习和因果推断知识:熟悉PSM、DID、因果森林等方法,能设计复杂实验
  • 指标体系构建经验:能独立搭建业务监控和分析框架
  • 内容生态或电商领域知识:理解推荐系统、流量分配和用户行为分析

申请策略

  • 深入了解抖音电商业务,面试中展现对内容生态的理解和思考
  • 准备一个完整的案例,从问题定义、实验设计到业务落地闭环展示
  • 突出因果推断项目经验:如PSM、DID在业务中的应用案例
  • 强调实验设计能力:包括双边实验、时间片轮转等复杂实验的实践
  • 展示指标体系构建成果:例如从0到1搭建过核心业务指标看板
  • 量化影响力:用数据说明分析结果如何驱动业务决策或提升关键指标
  • 系统学习因果推断:掌握工具如CausalML、EconML等
  • 补充电商或内容推荐系统知识:了解推荐算法和用户增长基本概念

面试指南

  • 使用STAR法则:情境、任务、行动、结果,结构化描述案例
  • 对于实验设计问题,考虑样本随机分配、平行假设、最小可检测效应等
  • 关于因果推断,强调方法选择依据和假设检验过程
  • 请介绍一个你使用因果推断方法解决业务问题的案例
  • 如何设计实验来评估一个内容激励策略对平台生态的影响?
  • 你如何从0开始搭建一个业务指标体系?请举例说明
  • 请解释一下PSM和DID的区别及适用场景
  • 如果你发现实验组和对照组的内生性偏差较大,你会如何处理?

匹配度报告

68
综合匹配度

大厂核心岗位,前沿技术栈,薪资优厚,但工作强度大,WLB较差。

适合人群
该职位最适合追求技术成长和职业发展,能接受高强度工作节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值65

薪资福利匹配

75中等

字节跳动作为上市大厂,薪资水平在行业内偏高,且该岗位为数据科学家核心岗位,薪资竞争力强。但JD未明确列出福利待遇,因此评分中等偏上。

薪资信号面议 (30K-60K/月)

成长发展匹配

90较高

岗位涉及因果推断、实验设计、机器学习等前沿技术,且抖音电商是高速增长业务,技能成长空间大。JD中多次提到实验方法和指标体系构建,技术前沿性高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈因果推断、PSM、DID、因果森林、机器学习、SQL、Python、R
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

JD未提及远程或弹性工作,明确要求抗压能力强,暗示工作强度大。北京现场办公,地点可能为市区或科技园,但缺乏WLB信号。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值匹配

65中等

电商内容生态是当今热门领域,对优化用户体验和平台生态有直接作用,但社会影响力相对有限。创新程度高,属于积极采用新技术。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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