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字节跳动
数据科学家-地理位置中台
立即应聘

数据科学家-地理位置中台

发布于 大约 9 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
机器学习
数据分析
数据挖掘
SQL
指标体系
决策树
聚类分析
逻辑回归
AB实验
关联分析

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动大厂数据科学家岗位,结合地理位置中台业务,薪资具有竞争力,月薪范围25-45K,含年终奖约15薪。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动地理位置中台的数据科学家,你将深入理解业务目标,构建指标体系,通过AB实验和数据分析为策略迭代提供方向

你需要协同算法、产品等团队,推动数据策略落地,为业务带来增量价值
这是一个结合数据挖掘、机器学习与业务洞察的岗位,适合有3年以上数据分析经验、擅长用数据驱动决策的求职者

最低要求

本科及以上学历,统计学、数学、计算机等相关专业,3年以上互联网数据分析经验优先

熟练使用SQL/Hive/Python/Spark等语言工具
熟悉聚类分析、关联分析、逻辑回归、决策树等数据挖掘/机器学习模型算法
对数据敏感,具备很强的数据分析和解决问题的能力,有较强的数据驱动的意识
具备较强的学习能力,有强烈的求知欲和进取心,主动及时关注学习业界最新技术
有较强的责任心和项目意识,积极乐观并有良好的团队协作能力
具备良好的沟通表达能力,严谨细致的逻辑思维能力

工作职责

深度理解业务目标及现状,基于业务阶段负责指标体系建设,帮助洞察分析牵引业务目标,并对指标进行异常监控和分析

支持业务各类统计分析需求和AB实验设计与分析,给出客观准确的结论,完善实验规范,为策略迭代提供方向指导
负责诊断性和探索性专项分析,产出有价值的分析结果,完善整体数据建设,协助支持数据工具的建设,从而将数据能力推广应用
协同算法、产品、研发等团队推进数据策略方案,带来实际的业务价值增量

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动作为一线大厂,技术氛围浓厚,数据基础设施完善,能接触海量数据和高并发场景
  • 地理位置中台涉及LBS等前沿业务,数据应用场景丰富,个人成长空间大
  • 团队协作机会多,与算法、产品等角色紧密配合,综合能力提升快
  • 薪资福利优厚,股票期权等激励政策成熟
  • 需要同时处理多个分析需求,多任务并行能力要求高
  • 对沟通和推动力要求高,需将分析结果转化为业务落地
  • 适合有3年以上数据分析经验、具备较强技术功底和业务敏锐度、愿意在大厂高强度环境中快速成长的求职者

缺点 / 挑战

  • 业务节奏快,对项目交付速度和数据准确性要求高,工作压力较大

角色解读

  • 向资深数据科学家或数据科学团队负责人方向发展,领导复杂分析项目
  • 横向转型为算法工程师或产品经理,拓展技术或业务视野
  • 在字节跳动内部跨业务线轮岗,积累多领域数据经验
  • 构建和维护业务指标体系,监控异常数据并分析根本原因
  • 设计并分析AB实验,为产品策略提供数据支撑和方向建议
  • 开展探索性数据分析,发现业务增长点和优化机会
  • 与算法、产品、研发团队协作,推动数据驱动的决策和产品迭代
  • 熟练使用SQL、Hive、Python、Spark等数据处理和分析工具
  • 掌握聚类、回归、决策树等常用数据挖掘和机器学习算法
  • 具备AB实验设计、统计分析及因果推断能力
  • 有较强的数据敏感性和逻辑分析能力,能独立解决复杂业务问题

申请策略

  • 提前了解字节跳动地理中台相关产品(如抖音本地生活、地图服务等),在面试中展现业务理解
  • 准备一个完整的分析项目故事,从问题定义到数据清洗、分析、结论、建议的全流程
  • 突出数据分析项目经验,尤其是指标体系建设、AB实验分析等案例
  • 强调SQL和Python等技能的实际应用,最好附带量化成果(如提升转化率X%)
  • 展示机器学习建模经历,描述模型选型、调优及业务落地过程
  • 若有LBS或地理位置相关数据分析经验,务必重点提及
  • 巩固AB实验理论基础,如置信区间、样本量计算、分流原理等
  • 提升Python数据处理库(pandas, numpy)和可视化(matplotlib, seaborn)使用熟练度

面试指南

  • 对于实验设计类问题,用“明确目标-确定指标-随机化-样本量计算-运行分析-结论”框架
  • 对于异常分析类问题,用“发现问题-假设-验证-根因-建议”框架
  • 对于技术问题,结合实际案例说明思路和解决方案,避免空谈理论
  • 请描述一次你构建指标体系并发现业务异常的经历
  • 如何设计一个AB实验来评估新推荐算法对用户留存的影响?
  • 你如何处理数据倾斜问题?请举例说明
  • 你对地理位置数据有哪些理解?如何分析用户出行行为?
  • 复习AB实验统计学基础,包括t检验、卡方检验、Mann-Whitney U检验等

匹配度报告

70
综合匹配度

大厂数据科学岗位,技术栈先进、薪资优厚,但工作节奏快、WLB一般。

适合人群
适合追求技术成长和薪资回报的求职者,能接受较高工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值65

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资福利在大厂中属于第一梯队,且上市后股票价值可观,补偿性动机满足度高。但JD未明确提及具体福利项。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

使用主流大数据技术栈(Spark、Python等)和前沿分析方法(AB实验、机器学习),技术成长空间大。但JD未明确提及培训或晋升通道。

技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Hive、Python、Spark、聚类分析、逻辑回归、决策树、机器学习、AB实验
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

字节跳动以高强度工作文化著称,JD未提及WLB或弹性办公,现场办公为主,生活方式动机满足度较低。

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

地理位置中台涉及本地生活、出行等业务,有一定社会价值,但更多是商业驱动,使命导向不明显。

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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