增长数据科学家（模型方向）- TikTok（上海）

优缺点分析

角色解读

• 成长为增长领域的资深数据科学家，主导复杂增长模型的研发
• 向数据科学团队负责人或技术总监方向晋升，管理跨职能团队
• 深入业务侧，转型为产品增长负责人或策略运营专家
• 使用统计建模和机器学习方法（如LTV预测、因果推断）解决用户增长中的核心问题
• 与产品、运营、工程团队协作，将数据分析结果转化为可执行的业务策略
• 设计和分析A/B实验，评估产品变更对用户增长指标的影响
• 建立跨产品的分析范式，推动数据驱动的增长方法论落地
• 扎实的统计建模和机器学习基础，特别是分类、回归、因果推断和深度学习
• 精通SQL和Python或R，能够高效处理海量数据并构建模型
• 优秀的数据分析和逻辑推理能力，能从复杂数据中提炼业务洞察
• 良好的沟通协作能力，能将技术结论清晰传达给非技术团队

申请策略

• 在简历和面试中强调数据驱动增长的思维方式，以及跨团队协作经验
• 提前了解TikTok增长团队的公开分享或技术博客，展示对业务的理解
• 突出用户增长相关的项目经验，特别是LTV预测、因果推断或A/B实验设计案例
• 展示SQL、Python/R的熟练程度，以及处理大规模数据的能力
• 强调将模型结果转化为业务决策的具体成果，用量化指标体现影响
• 复习因果推断（如DID、RCT、工具变量）和用户生命周期建模
• 熟悉字节跳动常用的数据分析工具（如Hive、Spark）和增长方法论
• 了解TikTok的产品生态和增长策略，准备相关案例分析

面试指南

• 回答因果推断问题时，先明确问题背景、所选的识别策略（如DID、PSM），并讨论假设和稳健性检验
• 回答LTV预测问题时，先定义LTV的窗口期，然后介绍特征工程、模型选择（如BG/NBD、深度学习），并强调模型评估和业务应用
• 回答A/B实验问题时，先明确实验目的、指标选择、样本量计算，然后说明执行过程和结果解读，包括统计学显著性
• 请描述一个你使用因果推断解决业务问题的案例
• 如何预测用户生命周期价值（LTV）？你会使用哪些特征和模型？
• 设计一个A/B实验来评估新功能对用户留存的影响，并说明统计方法
• SQL题：给定用户行为表，计算次日留存率
• 机器学习题：选择一种分类模型，解释其原理和适用场景