腾讯音乐
酷狗音乐数据科学
酷狗音乐数据科学
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
A/B实验
Ai Agent
Ltv建模
Sql
因果分析
数据科学
流失预测
用户增长
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
腾讯音乐核心增长团队，技术栈前沿（AI Agent/大模型），业务价值高，薪资竞争力强，但工作节奏可能较快。
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。
薪资怎么样
3.5万
与数据科学中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
21 个在招
市场机会
选择不多
广州 · 数据科学 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责酷狗音乐的用户增长数据科学与策略优化，涵盖拉新、促活、留存等全链路场景
你需要构建用户行为预测模型与增长指标体系，并通过A/B实验验证策略效果，同时探索AI Agent在数据分析中的应用，推动业务增长
最低要求
硕士及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业优先，具备一定年限的互联网数据分析/数据科学/增长相关经验
有大型互联网产品数据驱动增长或精细化运营相关经验
具备模型算法开发与优化经验，包括流失预测、转化预测、LTV建模、排序/推荐相关模型等，并有实际业务落地案例
熟练掌握SQL与Python，具备较强数据分析与建模能力，能独立完成从分析到策略落地
具备良好沟通表达能力与跨团队协作能力，能够清晰输出分析结论并推动业务落地
工作职责
负责用户增长相关数据科学与策略优化工作，覆盖拉新、促活、留存、召回等全链路场景
负责用户行为预测模型建设与优化，包括流失预测、转化预测、LTV建模等，并推动线上落地应用
构建并维护用户增长指标体系（DAU、MAU、留存、转化、LTV等），持续挖掘增长机会并推动优化
负责增长实验设计与分析评估，通过A/B实验与因果分析验证策略效果并形成闭环
参与数据智能与AI能力建设，推动AI Agent在数据分析、取数、归因与报表自动化中的应用
协同产品、运营、算法团队推动策略落地，并对核心增长指标变化进行归因分析与复盘
优先资格
有AI Agent或大模型应用经验优先，包括数据助手、自动分析、智能取数、归因系统或知识库建设
有音乐、音频或内容平台（音乐/视频/直播/短视频）行业经验优先，对音乐产品有长期使用兴趣或理解优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托腾讯音乐庞大的用户基数和丰富的数据场景，能积累极具价值的用户增长与LTV建模经验
- 接触AI Agent和大模型在数据智能中的前沿应用，提升技术竞争力
- 核心增长业务，工作成果直接体现在DAU、MAU等关键指标上，业务价值高
- 跨团队协同较多，需要较强的沟通与推动能力来确保策略落地
- 适合具备扎实算法基础、对数据驱动增长有浓厚兴趣，且希望在大型内容/音乐平台深耕数据科学与AI应用的求职者
缺点 / 挑战
- 增长业务通常面临较高的指标压力，需要快速响应并验证策略效果
- AI Agent等新技术的应用仍处于探索期，可能面临技术落地和效果评估的挑战
角色解读
- 可向资深数据科学家或数据科学专家方向发展，深耕用户增长与算法模型
- 也可向数据科学团队管理岗转型，或转向AI应用与数据智能产品方向
- 负责酷狗音乐用户增长的全链路数据科学工作，包括拉新、促活、留存和召回策略优化
- 构建用户行为预测模型（如流失、转化、LTV），并设计A/B实验验证策略效果
- 探索AI Agent在数据分析与自动化中的应用，协同多团队推动策略落地
- 熟练掌握SQL和Python，具备扎实的数据分析与建模能力
- 拥有模型算法开发经验（如流失预测、LTV建模），并能独立完成从分析到落地的全流程
- 具备A/B实验设计、因果分析能力以及跨团队沟通协作能力
申请策略
- 提前体验酷狗音乐及相关竞品，了解其用户增长策略和产品特点
- 准备一些关于音乐/音频内容平台用户行为特征的见解，面试时展示对行业的理解
- 重点突出用户增长、LTV建模、流失预测等实际业务落地案例及带来的指标提升
- 展示A/B实验设计与因果分析的经验，证明策略验证能力
- 若有AI Agent或大模型应用经验，务必详细列出具体场景和成果
- 深入学习因果推断（Causal Inference）和高级A/B实验设计方法
- 了解并实践AI Agent在数据分析、自动化取数等场景的最新应用框架
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经验，重点突出业务背景、技术方案（模型/实验设计）、落地过程及最终的业务指标收益
- 对于归因或实验设计问题，采用结构化思维，从数据校验、维度拆解、外部因素到内部策略进行系统性分析
- 请分享一个你主导的用户增长或LTV建模项目，具体是如何落地的？效果如何？
- 在设计A/B实验时，如何处理样本量不足或存在网络效应/溢出效应的情况？
- 你如何看待AI Agent在数据分析中的应用？有没有实际落地的案例或想法？
- 如果DAU突然下降，你会如何构建归因分析框架来排查原因？
- 复习经典的因果推断方法和A/B实验避坑指南
- 准备关于大模型/AI Agent在数据科学中应用的思考或实践案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
腾讯音乐作为上市超大型企业，薪资福利体系完善，该岗位属于核心增长业务，薪资水平在广州市场具有较强竞争力。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及AI Agent、大模型应用及核心增长策略，技术栈前沿，且依托庞大用户量，能提供极佳的业务与技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、AI Agent、大模型、LTV建模、因果分析、A/B实验
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但互联网大厂核心增长业务通常节奏较快，WLB可能受限。
工作模式未明确
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
75中等
音乐/内容平台具有较好的社会文化价值，且岗位推动AI与数据智能应用，具有一定的创新意义。
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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