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字节跳动
数据科学家(电商方向)-中国交易与广告
立即应聘

数据科学家(电商方向)-中国交易与广告

发布于 大约 18 小时前

基层主管/组长

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
数据分析
SQL
因果推断
商业洞察
A/B实验
电商
抖音
推荐算法

AI 估算 · 35k–60k

字节跳动数据科学家岗位,带团队,技术难度高,市场竞争力强,薪资处于互联网大厂中上水平。

职位详情

关于这个职位

作为数据科学家,你将带领团队深入分析抖音电商业务,通过科学评估和A/B实验指导算法迭代

你将基于对用户和商家的理解,定义指标并发现增长机会,与算法团队紧密协作推动业务发展

最低要求

电商或推荐相关背景优先,计算机、统计学、数学、经济学等相关专业,具有相关领域较深入的技术应用的经验和能力

具备扎实的统计学、因果推断、机器学习等数据科学理论基础及应用经验
精通SQL,熟练掌握Python及相关库的应用
熟悉常用的数据分析方法,分析报告或专题研究上遵循严格的逻辑形式
具备优秀的商业敏感度与逻辑思维能力,能够在较大不确定性的问题中构建框架,将数据转化为有效的商业洞察
具备强烈的好奇心与自我驱动力,乐于接受挑战,追求极致和创新,富有使命感

工作职责

负责抖音电商算法侧的数据科学工作,带领数据科学团队通过系统的分析框架和科学评估来指导算法迭代,支持电商业务发展

基于对用户、商家/达人、流量、平台与生态的深入理解,定义科学的指标并深入分析,发掘业务潜在改进机会
与算法紧密配合,设计科学合理的A/B实验,指导科学的决策与迭代闭环,推动数据分析结论实施

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处字节跳动核心业务部门,抖音电商增长迅速,项目影响面广,个人价值凸显
  • 能够接触海量真实数据,应用最前沿的因果推断和机器学习技术,技术成长快
  • 团队协作紧密,与算法、产品等角色深度配合,能锻炼综合能力
  • 电商业务复杂多变,需要快速理解业务逻辑并给出分析建议,对商业敏感度要求高
  • 带领团队意味着需要承担管理责任,平衡技术深度与团队管理,工作强度较大
  • 行业竞争激烈,需要持续学习新技术和业务知识,保持输出高质量分析成果

缺点 / 挑战

  • 适合有较强数据分析背景、乐于挑战、想在核心业务中快速成长并走向管理岗位的求职者

角色解读

  • 在字节跳动这样的大型平台,可以深入理解电商和广告生态,成为业务领域专家
  • 管理路径:从数据科学团队Leader晋升为高级经理或总监,管理更大团队和复杂项目
  • 技术路径:深耕因果推断或推荐算法,成为该领域的技术专家或首席科学家
  • 带领数据科学团队,通过分析框架和科学评估指导抖音电商算法迭代,支持业务发展
  • 深入理解用户、商家和平台生态,定义关键指标并分析,发现业务增长机会
  • 与算法团队密切配合,设计A/B实验并推动数据驱动的决策闭环
  • 扎实的统计学、因果推断和机器学习理论基础,能够应用于实际业务分析
  • 精通SQL和Python,熟练使用数据分析相关库(如Pandas、NumPy等)
  • 优秀的商业敏感度和逻辑思维能力,能从数据中提炼有效洞察并构建分析框架

申请策略

  • 深入了解字节跳动的电商业务和广告产品,面试中展现业务理解
  • 准备一个完整的分析项目案例,展示从问题定义、实验设计到结论落地的全流程
  • 突出电商或推荐相关的项目经历,特别是通过数据驱动业务增长的案例
  • 强调因果推断或A/B实验的实际落地经验,展示分析框架构建能力
  • 列出SQL和Python的熟练程度,以及在大规模数据集上的分析经验
  • 系统学习因果推断方法(如Uplift模型、ATE估计),并阅读相关论文
  • 复习机器学习核心算法,特别是与推荐系统相关的知识
  • 练习业务分析案例,提升从数据到商业洞察的转化能力

面试指南

  • 使用STAR法则(情境-任务-行动-结果)结构化回答行为类问题,突出你的角色和贡献
  • 对于实验设计问题,先明确目标和指标,讨论随机化、样本量、潜在偏差(如干扰、存活偏差)等,并给出缓解方案
  • 请描述一次你通过数据分析和A/B实验推动业务决策的经历
  • 如何设计一个实验来评估抖音电商推荐算法改版的效果?需要考虑哪些偏差?
  • 请解释因果推断中的DAG(有向无环图)是什么,以及在实际分析中如何使用
  • 如果GMV下降,你会从哪些角度进行诊断分析?请给出分析框架
  • 如何评估一个特征对电商推荐系统的增量价值?
  • 复习统计学基础(假设检验、置信区间)和因果推断经典框架(潜在结果、工具变量、断点回归)

匹配度报告

60
综合匹配度

字节核心业务,前沿技术栈,高薪但WLB不确定,适合渴望快速成长的工程师。

适合人群
最适合注重技术成长和职业发展、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利45
成长发展90
工作生活40
使命价值65

薪资福利匹配

45较低

该职位薪资水平较高,但JD未明确薪资和福利,补偿性动机满足程度一般。

薪资信号未披露(AI估算:35K-60K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位位于核心业务,技术栈前沿,能深入应用因果推断和机器学习,发展性动机满足度高。

技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、机器学习、因果推断、A/B实验
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

JD未提及弹性工作或WLB,仅现场办公,生活化动机满足度低。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

65中等

电商业务具有商业价值,但社会影响力一般,意义感动机中等。

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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