用户增长策略开发工程师（J100231）

优缺点分析

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