Staff Data Scientist - Search and Discovery

优缺点分析

角色解读

• 在搜索推荐领域深耕，成为数据科学专家或技术负责人
• 向管理方向发展，带领更大的数据科学团队
• 横向拓展到推荐、广告等邻近领域，或转向产品/工程管理
• 负责搜索与发现业务的数据科学方向，分析用户搜索行为，优化搜索体验和业务指标
• 主导实验设计、数据测量与解读，推动数据驱动的决策
• 构建和维护大型数据集，提升团队数据分析效率
• 理解并优化机器学习排序模型和LLM等算法，提升搜索结果质量
• 扎实的统计学和实验设计知识，能够设计并分析A/B测试
• 强大的编程能力，精通SQL和Python/R，能高效处理海量数据
• 深入理解机器学习概念，熟悉排序模型和LLM
• 优秀的沟通能力，能向技术与非技术团队清晰传达数据洞察

申请策略

• 准备一个完整的数据科学项目案例，从问题定义、实验设计到业务影响，展示端到端能力
• 了解Coupang的业务模式和搜索产品特点，在面试中体现对公司的热情
• 突出搜索、推荐或电商领域的数据科学项目经验，尤其是实验设计和落地效果
• 强调领导数据科学团队的经历，如何驱动业务决策
• 列出精通的技术栈：SQL、Python/R，以及处理大规模数据集的经验
• 展示对机器学习模型的理解，特别是排序模型或LLM相关项目
• 若缺乏电商或搜索经验，可学习相关行业知识和常见指标（如CTR、转化率）
• 补充LLM相关知识，了解其在搜索中的应用（如查询改写、语义匹配）

面试指南

• 对于实验设计问题：先明确业务目标和假设，然后讨论指标选择、样本量计算（考虑效应量和统计功效），最后强调实验结果解读和商业建议
• 对于搜索优化问题：从查询理解、召回、排序全链路出发，结合用户意图和业务目标，引入机器学习或规则方法，并说明如何评估效果
• 请描述你设计并分析过的一个A/B测试，包括样本量计算、指标选择和结果解读
• 如何优化电商搜索的排序算法？请谈谈你的思路
• 你如何处理数据质量问题和偏差？举一个实际例子
• 如何向非技术高管解释一个复杂的统计概念？请现场演示
• 你对LLM在搜索中的应用有什么看法？请举例说明
• 复习实验设计、统计检验（t检验、卡方检验、置信区间）和常见偏差（如新奇效应、选择偏差）