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字节跳动
数据科学家(行业与解决方案方向)-抖音生活服务
立即应聘

数据科学家(行业与解决方案方向)-抖音生活服务

发布于 大约 4 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
业务增长
机器学习
数据分析
A/B测试
SQL
数据建模
商品策略
抖音
生活服务

AI 估算 · 30k–50k

高级数据科学家岗位,字节跳动大厂溢价,5年+经验,月薪30-50K合理,15薪

职位详情

关于这个职位

你将成为抖音生活服务的数据科学家,负责主导数据分析与建模项目,深入探索商品策略与用户体验优化

你需要与产品、运营、算法等团队协作,通过A/B测试和数据洞察驱动业务增长,构建数据分析体系
该职位适合具备5年以上经验、精通SQL和Python、擅长将数据转化为业务策略的数据专家

最低要求

本科及以上学历,专业方向为统计学,数据科学,计算机科学,数学或工程学

年以上的数据分析或数据建模经验,具有生活服务行业相关背景(有补贴,钱效等相关分析)优先,有管理经验优先
将数据分析成果转化为业务策略方面有丰富经验,且能够独立撰写专业的分析报告,对数据具有敏感性,能迅速揭示数据与业务之间的关联,利用数据进行业务建模和定量推理
精通SQL,具备使用Python或其他编程语言的实践经验
具有运用机器学习技术(如回归、分类、聚类等)进行分析建模的能力
具备出色的沟通和团队协作能力,能在跨部门环境中有效工作,并具备自驱能力,快速适应变化

工作职责

主导并执行抖音平台生活服务领域的数据分析和建模项目,提供深度洞见以支持业务决策和发展

具备丰富的商品策略、商品运营分析等相关经验,深入探索并分析业务数据,可以识别并实现增强商家产品体验的关键优化点,制定具体、可执行的策略,并与产品、运营、推荐算法、研发团队协作,确保优化策略的有效执行并监测其对业务增长的正面影响
设计和分析业务相关的A/B测试,评估产品优化的效果,进行市场活动的分析评估,监测关键指标的波动,并构建健全的数据分析体系
领导完成数据分析和建模项目的跨团队协作,全链路管理和实施
负责构建和维护业务特定的分析模型,为业务决策提供数据支持

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 抖音生活服务处于高速增长赛道,业务影响力大
  • 字节跳动技术氛围浓厚,数据基础设施完善,能接触到海量数据
  • 岗位涉及策略制定和业务落地,对个人商业思维锻炼大
  • 薪资福利有竞争力,股票/期权潜力
  • 跨团队协作要求高,沟通成本较大
  • 适合具备扎实的数据分析功底和业务思维,喜欢在快节奏环境中用数据驱动决策,并有5年以上经验的资深数据科学家

缺点 / 挑战

  • 业务变化快,需要快速适应并产出成果,工作强度较高
  • 对数据敏感度和业务理解要求高,入门门槛较高

角色解读

  • 在数据科学领域深耕,成为业务分析专家或数据科学家
  • 向管理方向发展,带领数据分析团队
  • 横向拓展至产品、运营或推荐算法等方向,成为复合型人才
  • 主导抖音生活服务的数据分析与建模项目,为业务决策提供数据支持
  • 深入分析商品策略和运营数据,识别优化机会并制定可执行策略
  • 设计并分析A/B测试,评估产品优化和市场活动效果
  • 跨团队协作推进数据驱动策略落地,监测业务增长指标
  • 精通SQL和Python,能高效处理和分析大规模业务数据
  • 掌握机器学习技术(回归、分类、聚类等),能构建业务模型
  • 具备将数据分析转化为业务策略的能力,独立撰写专业报告
  • 优秀的沟通协作能力,能在跨部门环境中推动项目

申请策略

  • 深入了解字节跳动的业务模式和文化,特别是生活服务板块的战略方向
  • 准备一个完整的业务分析案例,展示从数据洞察到策略落地的闭环
  • 突出生活服务或电商领域的数据分析项目经验,尤其是商品策略、补贴效果、钱效分析
  • 强调SQL、Python和机器学习建模的实际应用案例,附上量化成果
  • 展示独立撰写分析报告和推动业务策略落地的能力
  • 如果有管理经验,突出团队领导和跨部门协作经历
  • 补充生活服务行业的业务知识(如本地生活、补贴策略、用户增长)
  • 强化A/B测试的实验设计和因果推断方法

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化描述项目经验
  • 强调业务理解和数据洞察的结合,展示从数据到决策的逻辑链
  • 遇到困难时,突出主动沟通和寻找解决方案的能力
  • 请描述一个你通过数据分析推动业务策略落地的项目,具体步骤和量化成果是什么?
  • 如何设计A/B测试来评估商品补贴策略的效果?有哪些关键指标?
  • 你如何将复杂的分析结果向非技术背景的团队沟通?
  • 在跨部门协作中遇到分歧时,你是如何推动项目前进的?
  • 请举一个你使用机器学习模型解决业务问题的例子,模型选型和效果评估是怎样的?

匹配度报告

66
综合匹配度

大厂高薪、前沿技术栈、高速增长业务,但工作强度大、WLB较差

适合人群
该职位最适合注重薪资和发展机会、愿意在快节奏环境下挑战高难度业务的求职者
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值60

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪酬体系在行业内具有竞争力,该岗位薪资偏高,且包含年终奖和股票期权,补偿性动机满足度较高。

薪资信号偏高 (30K-50K/月)

成长发展匹配

80较高

岗位涉及前沿数据技术和业务策略,能深度参与生活服务高速增长业务,技能成长空间大,但JD未明确提及晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、机器学习、A/B测试、数据分析、数据建模
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

字节跳动通常工作节奏较快,JD未提及弹性办公或WLB,上海办公地点可能在市区,但加班压力较大。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值匹配

60中等

抖音生活服务属于高速增长赛道,通过数据驱动业务优化,社会影响力中性,但创新性较高。

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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