增长数据科学家（度量方向）-TikTok（上海）

优缺点分析

角色解读

• 成长为增长数据科学专家，独立主导数据驱动增长策略
• 横向拓展至产品策略或数据科学管理岗，领导数据团队
• 深入算法方向，转向推荐系统或广告算法等更核心的技术领域
• 运用统计建模和因果推断方法分析用户增长问题，如LTV预测和归因
• 设计并分析A/B实验，评估产品功能对用户行为的影响，驱动产品迭代
• 与产品、运营、工程团队协作，将数据分析结果转化为业务策略
• 建立跨产品的分析范式，总结增长规律，推动规模化决策
• 扎实的统计学和机器学习基础，精通因果推断、回归、分类等模型
• 熟悉用户增长分析框架，如ROI模型、LTV预测、漏斗分析
• 强大的数据操作能力，熟练使用SQL、Python/R进行数据处理和建模
• 优秀的沟通和跨团队协作能力，能够将复杂分析结果清晰传达给非技术团队

申请策略

• 在简历和面试中强调对增长业务的理解，而非单纯的技术能力
• 提前了解TikTok的产品生态和用户增长策略，展示主动思考
• 突出统计建模和因果推断的实际项目经验，包括模型构建、评估和业务影响
• 展示用户增长分析案例，如LTV预测、ROI分析、实验设计
• 强调独立解决复杂问题的能力，包括问题拆解、方案设计和结果呈现
• 体现跨团队协作成果，如与产品、工程团队合作推动决策的例子
• 系统学习因果推断的常用方法（如DID、IV、PSM）和工具包
• 了解深度学习在用户增长中的应用，如用户行为序列建模

面试指南

• 使用STAR原则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
• 先定义问题，明确业务目标和衡量指标，然后选择合适的方法，最后量化业务影响
• 展示批判性思维：讨论假设、局限性以及结果的可信度
• 如何设计一个因果推断实验来评估新功能对用户留存的影响？
• 如何构建用户LTV预测模型？会考虑哪些特征和模型？
• 如何评估不同广告渠道的用户获取ROI？
• 描述一次你通过数据驱动产品决策并产生显著业务影响的经历
• 当实验结论与业务直觉冲突时，你会如何处理？