字节跳动
技术产品经理（数据方向）-中国交易与广告
技术产品经理（数据方向）-中国交易与广告
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
SAS
数据建模
A/B实验
BI
数据产品经理
生活服务
数仓建设
AI 估算 · 25k–45k
字节跳动上海数据产品岗位，2年以上经验，薪资在互联网大厂中属于中上水平，结合技术难度和市场竞争力，预估月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动交易与广告业务的技术产品经理（数据方向），你将深入理解生活服务行业全链路，负责数据架构、数仓模型、BI建设及A/B实验等核心工作
同时从商家经营诉求出发，设计数据资产架构，通过数据洞察驱动产品策略迭代，最终实现业务洞察到工具赋能的闭环
该职位适合具备数据分析、策略产品背景，对生活服务行业有浓厚兴趣的求职者
最低要求
本科及以上学历，数学、统计学、计算机、数据科学相关专业优先，具备扎实的数理统计与逻辑分析基础
熟练掌握SQL，能运用R/Python/SAS等工具进行数据建模与分析
熟悉数据采集、数仓建设、BI构建、数据治理核心逻辑，具备工程数据对接相关开发或项目经验，了解系统对接与数据流转机制
熟悉生活服务行业宏观成体系的洞察方法论，对数据分析与策略产品有强烈兴趣，具备量化思维、商业敏锐度与产品感，善于挖掘业务痛点，能通过数据洞察转化为可落地的平台功能或策略方案
好奇心强、有钻研精神，具备跨团队协同推动平台落地的执行力
年及以上数据分析、策略产品、数据产品相关工作经验
工作职责
深入理解生活服务行业业务全链路，独立负责多模块核心工作，包括但不限于：基础数据架构梳理、数仓模型搭建、异动归因、BI建设、A/B实验、专项分析，深入了解业务逻辑及发展目标，能够指导组员或团队同事完成复杂的数据工作
从生活服务商家经营核心诉求出发，梳理数据资产架构体系、设计数仓数据需求，保障数据资产的高效应用
能够熟练运用掌握的分析方法，根据业务的实际特点，结合数据表现，给出较深入的分析并指导实际产品策略的迭代：前期分析场景问题、收益空间，指导技术选型
中期通过数据分析支持策略制定
后期支持效果数据探查，找到问题点，支持方案迭代
熟悉行业成体系的洞察方法论，深度结合生活服务业务场景特性与实际需求，主导洞察分析的核心功能设计、数据链路规划与产品化落地，实现从业务洞察到工具赋能的闭环，支撑经营决策、策略优化
优先资格
有生活服务领域经验、算法策略落地或洞察分析平台搭建经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动作为互联网巨头，平台资源丰富，数据产品领域技术栈先进
- 生活服务行业是核心赛道，业务增长快，个人成长空间大
- 岗位涉及全链路数据工作，技能积累全面（从数仓到分析到产品化）
- 对跨团队协同能力要求高，需推动多方资源落地，沟通成本大
- 需要持续学习行业洞察方法论，保持对业务敏感度
- 适合有2年以上数据分析或策略产品经验，热爱生活服务行业，希望在数据产品领域深入发展，并具备较强自驱力和抗压能力的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度较高，需要快速响应业务需求，多任务并行压力大
角色解读
- 向数据产品专家或数据架构师方向发展，深入垂直行业数据产品设计
- 横向转型为策略产品经理或商业分析负责人，负责更大范围的业务洞察
- 在字节跳动内部可晋升为产品团队Leader，管理数据产品团队
- 负责生活服务业务的数据架构设计与数仓模型搭建，确保数据资产高效应用
- 主导BI建设和A/B实验，通过数据异动归因和专项分析支持业务决策
- 从商家经营诉求出发，设计数据产品功能，推动洞察方法论的产品化落地
- 扎实的数理统计与逻辑分析基础，精通SQL及Python/R/SAS等数据分析工具
- 熟悉数仓建设、BI构建、数据治理核心逻辑，具备工程数据对接经验
- 具备量化思维与商业敏锐度，能通过数据洞察转化为可落地的策略方案
申请策略
- 关注字节跳动交易与广告业务的战略方向，面试中展现对生活服务领域的理解
- 准备好两个完整的项目案例，从问题定义、数据探索、模型搭建到产品落地闭环
- 突出SQL、Python等技术能力，以及数据建模、A/B实验项目经验
- 强调数仓建设或BI平台搭建的实际案例，展示数据治理与工程对接经验
- 如果有生活服务或O2O行业经验，务必详细写出业务洞察与产品落地成果
- 补充数仓架构和数据治理相关知识，了解Star Schema、数据分层等概念
- 学习生活服务行业常见的数据指标体系和洞察方法，如用户留存、商家GMV分析
- 练习将分析结果转化为产品需求文档的能力，模拟策略产品设计方案
面试指南
- STAR法则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），清晰呈现项目全貌
- 用数据说话：每个决策都要有数据支撑，展示量化思维
- 结构化表达：先总后分，1,2,3点列出，体现逻辑性
- 请分享一个你通过数据分析驱动产品策略迭代的案例
- 如何设计一个生活服务商家经营洞察的数据产品？关键指标和功能有哪些？
- 在数仓建设中，如何处理数据质量问题和数据治理？
- A/B实验中，如何确定样本量和实验周期？遇到指标差异不显著怎么办？
- 你如何理解字节跳动的'交易与广告'业务？数据产品在其中扮演什么角色？
匹配度报告
70
综合匹配度
字节跳动上海数据产品岗，薪资面议但水平高，技术栈主流，成长性强，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和业务驱动的求职者，尤其是希望在大平台积累数据产品经验的人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
字节跳动薪资在互联网大厂中具有竞争力，福利完善，但职位级别为IC，薪资与职级挂钩。该岗位明确写薪资面议，但结合公司规模和岗位需求，补偿性动机满足程度较高。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位涉及数据全链路工作，技术栈现代，且处于生活服务高速增长赛道，成长空间大。JD中提及‘指导组员’和‘独立负责多模块’，发展性动机强。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、SAS、数仓、BI、A/B实验
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动工作强度较大，JD未提及远程或弹性办公，默认需要现场办公。生活服务业务节奏快，WLB可能较差。
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
70中等
生活服务行业与民生相关，通过数据洞察赋能商家经营，具有一定社会价值。但主要是商业驱动，使命感中等。
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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