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用户增长策略开发工程师（J100231）
用户增长策略开发工程师（J100231）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
学历未注明
数据分析与科学
数据分析
深度学习
用户增长
LLM
PaddlePaddle
PyTorch
画像标签
策略挖掘
AI 估算 · 25k–40k
百度大厂用户增长核心岗，中级经验，北京薪资水平较高，综合技能要求得出25-40K。
职位详情
关于这个职位
这是一个百度网盘B端用户增长策略开发岗位，负责通过数据分析和策略挖掘驱动用户增长
你需要构建画像标签体系、进行专项分析，并基于LLM/Agent设计增长工具，帮助业务达成增长目标
适合有数据科学和增长经验、熟悉大数据技术栈（Spark/Hive等）的候选人
最低要求
年以上数据策略、数据科学、用户增长相关经验
具有丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模分析有较深认识和实战经验，善于通过数据分析发现问题并制定相应的策略
熟悉大数据的常用技术栈，如 Spark、Hive、Hadoop、HBase、Doris 等，具备海量数据下性能调优能力，掌握 Python、Shell
逻辑清晰，良好的沟通协作能力，学习能力强，工作负责踏实靠谱，有创新思路和强烈的结果导向意识
能够基于 LLM/Agent 设计增长工具，增强用户理解与用户触达体系，提升线索挖掘与转化效率
工作职责
负责百度网盘B端用户增长的策略，通过策略挖掘、数据分析、模型构建等深入业务提供策略支持
建设B端增长相关的画像标签体系，挖掘潜在的增长人群进行引导转化，帮助达成业务增长目标
进行专项分析，基于业务痛点，找到可优化、可改进的方向，发现业务风险
辅助看清业务长期方向，挖掘业务增长方向的机会点
优先资格
有B端增长策略经验者优先
具备 PaddlePaddle、PyTorch 等深度学习挖掘模型经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度大平台，核心业务网盘B端增长，资源丰富，数据量庞大，能积累宝贵的增长经验
- 技术栈前沿，涉及大数据、LLM/Agent等热门技术，个人技能提升快
- 岗位结果导向，成就感强，能直接看到策略对业务增长的影响
- 对综合能力要求高，既需数据开发硬技能，又需商业理解和沟通协作能力
- B端增长复杂度高，用户转化周期长，需要耐心和深度思考
- 适合有3年以上数据科学或增长经验、喜欢通过数据驱动业务增长、对B端产品有热情的技术型人才
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，增长目标压力下需要持续迭代和优化策略
角色解读
- 可在用户增长领域深耕，成为增长策略专家或数据科学专家，负责更大规模的增长项目
- 横向发展至其他产品线或业务部门的数据团队，或向产品经理方向转型，结合数据与产品思维
- 晋升为团队主管或技术经理，带领增长策略团队，负责整体业务增长方向
- 通过数据分析和策略挖掘，为百度网盘B端用户增长提供策略支持，包括画像标签体系建设和增长人群挖掘
- 进行专项分析，识别业务痛点和改进方向，发现增长机会和业务风险
- 基于LLM/Agent设计增长工具，提升用户理解和触达效率，优化线索挖掘与转化
- 扎实的数据科学和策略分析能力，精通Spark、Hive、Hadoop等大数据技术栈及Python/Shell
- 用户增长相关经验，特别是B端增长策略，能通过数据驱动业务决策
- 了解LLM/Agent技术，能将其应用于增长工具设计
- 有深度学习模型经验（PaddlePaddle/PyTorch）更佳
申请策略
- 面试前了解百度网盘B端产品现状和增长挑战，准备一两个增长策略想法
- 强调结果导向和创新思路，与JD中的要求呼应
- 突出数据策略或用户增长相关项目经验，量化增长成果（如转化率提升百分比、用户增长数量）
- 强调大数据技术栈（Spark/Hive等）和Python/Shell的实际应用，展示性能调优案例
- 如果有LLM/Agent或深度学习项目，务必详细描述，这部分是加分项
- 强化LLM/Agent在业务中的应用理解，可以准备一个小型demo或思路说明
- 补充B端增长相关方法论，如LTV、CAC、漏斗分析等，并在简历中体现
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答案例问题，突出数据驱动和量化结果
- 对于开放性设计问题，先明确目标，再拆解步骤，最后给出可落地的方案，展示逻辑性
- 请分享一个你通过数据分析驱动用户增长的具体案例，你用了哪些技术和方法？
- 如何设计B端用户的画像标签体系？需要考虑哪些维度？
- 你如何看待LLM在用户增长中的应用？请举例说明
- 在海量数据下，如何优化Spark或Hive查询性能？
- 如果给百度网盘B端设计一个增长策略，你会从哪里入手？
- 复习大数据技术栈的常见调优技巧，准备好一个性能优化案例
职位点评
73
综合评分
百度大厂核心增长岗，前沿技术栈，薪资有竞争力，但WLB一般，适合追求技术深度和业务成果的候选人。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合发展型动机强的求职者，他们重视技术成长和业务影响力，能接受较高的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
80较高
百度大厂薪资水平较高，福利完善，但JD未明确薪资和具体福利，属市场水准偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿技术（LLM/Agent、大数据、深度学习），成长空间大，且有明确的技术深度和广度提升机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Hive、Hadoop、HBase、Doris、Python、Shell、LLM、Agent、PaddlePaddle、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京工作，仅现场办公，没有提及弹性工作或WLB，互联网大厂工作强度通常较高，WLB一般。
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
65中等
用户增长属于核心业务，直接贡献业务增长，有一定社会价值，但主要偏商业目标。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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