酷澎
Staff Data Scientist (Marketing)
Staff Data Scientist (Marketing)
发布于 4 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
Crm
Etl
Machine Learning
Marketing Analytics
Sql
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
核心业务团队的高级数据科学岗，技术栈主流且成长空间大，但工作节奏较快。
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
2.8万
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 240 个在招 · 其中数据科学 2 个
市场机会
选择不多
台北 · 数据科学 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责分析海量营销数据，构建和部署机器学习模型以优化客户流失、产品销售及营销活动效果
你需要与跨职能团队紧密合作，通过A/B测试、用户行为分析和数据管道建设，为营销决策提供数据驱动的深度洞察
最低要求
年以上机器学习工作经验
年以上SQL工作经验
年以上Python工作经验
注重细节，具备验证数据、识别数据缺陷以及创建分析报告的能力
具备强大的批判性思维和解决问题的能力
能够在快节奏、动态的环境中独立工作，具有责任感并能独立做出判断
具备出色的沟通技巧，能够以清晰简洁的方式分享分析结果
精通普通话和英语（包括口语和书面）
工作职责
与营销经理、CRM经理、营销工程师、设计师及其他利益相关者合作，作为思想伙伴推动数据驱动决策
构建机器学习模型，包括但不限于客户流失、产品销售、横幅点击和营销活动销售预测
在内部和云平台上训练并部署机器学习模型
对增长营销（客户和产品）指标进行深入分析，以支持有效的营销活动
通过分析APP内的用户行为数据，为CRM促销活动提供清晰且可操作的建议
对在线广告效果进行假设检验、A/B测试和回归分析
创建数据管道，以确保数据的可用性和质量
向营销领导层解读并展示数据分析故事
在不断壮大的数据团队中培养数据分析文化
优先资格
具备零售/电子商务行业经验
具备增长营销和CRM（客户关系管理）职能经验
拥有商业分析、数据分析、数据科学或相关领域的硕士学位，或具备同等经验
具备数据ETL和数据工程经验
具备AWS或GCP云平台使用经验
具备出色的英语技能（包括口语和书面）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于电商核心增长部门，能直接接触海量用户行为数据，业务影响力大
- 跨国团队环境能提供广阔的国际视野和多元文化交流机会
- 营销数据往往存在噪声和缺失，需要极强的数据清洗和异常处理能力
- 跨部门沟通成本高，需要不断向非技术背景的管理层解释复杂的数据模型和结果
- 适合具备扎实机器学习基础、对电商营销业务有浓厚兴趣，且具备优秀双语沟通能力的资深数据科学人才
缺点 / 挑战
- 作为Staff级别，拥有较高的技术自主权和跨部门协作机会，有助于提升全局业务视野
- 需要在快节奏、动态的环境中独立工作，对业务理解和快速响应能力要求较高
角色解读
- 可向资深数据科学家、首席数据科学家等专家路线发展，或转型为数据科学团队负责人、营销数据总监等管理路线
- 在电商核心业务中积累的增长营销经验，有助于向商业分析总监或首席营销官等跨界高管方向发展
- 负责构建和部署机器学习模型，优化客户流失、产品销售及营销活动效果
- 通过A/B测试、用户行为分析和数据管道建设，为营销和CRM团队提供数据驱动的决策支持
- 向管理层展示数据洞察，推动团队的数据分析文化
- 扎实的Python和SQL编程能力，以及5年以上的机器学习模型构建与部署经验
- 熟练掌握A/B测试、回归分析等统计方法，并具备AWS/GCP等云平台的使用经验
- 优秀的中英文双语沟通能力，能将复杂的数据结果转化为业务洞察
申请策略
- 了解酷澎在台湾地区的业务模式，思考如何利用数据科学优化配送和营销体验
- 准备几个将复杂数据洞察转化为业务行动的实际案例，以应对面试中的行为问题
- 重点突出5年以上机器学习模型从训练到部署的完整项目经验，特别是与营销、CRM或用户增长相关的案例
- 展示在AWS或GCP等云平台上部署模型的经验，以及构建数据管道的能力
- 强调中英文双语工作能力和跨部门协作的成功经验
- 深入复习电商场景下的A/B测试、因果推断及回归分析等统计方法
- 熟悉主流云平台的机器学习部署工具，提升工程化落地能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果结构化回答，重点突出你的具体贡献和业务收益
- 业务导向：在回答技术问题时，始终将技术实现与业务目标挂钩，展现你的商业敏锐度
- 沟通降维：在解释模型时，采用类比和可视化思维，强调模型能做什么和业务该怎么做
- 请描述一个你构建并部署的机器学习模型，它是如何解决具体的营销或CRM问题的？
- 在进行A/B测试时，如果实验组和对照组的结果不显著，你会如何分析和处理？
- 你如何向非技术背景的营销管理层解释复杂的机器学习模型结果？
- 面对海量且存在噪声的用户行为数据，你如何确保数据质量和管道的稳定性？
- 请分享一次你在快节奏环境中独立解决复杂数据问题的经历
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
职位为Staff级别，薪资处于市场中上水平，且公司为已上市跨国企业，整体薪酬福利具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位处于电商核心增长团队，能接触海量数据和前沿机器学习应用，且明确提及成长潜力和不断壮大的数据团队，发展空间广阔。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、Machine Learning、A/B Testing、AWS、GCP、ETL
成长机会upward growth potential、growing data team
业务类型profit_center
工作生活
60中等
职位描述提及快节奏和动态环境，暗示工作节奏较快，但未明确说明工作生活平衡或加班情况，整体生活工作平衡存在一定挑战。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
电商行业属于成熟且竞争激烈的赛道，岗位致力于提升客户购物体验，具有一定的社会服务价值，但并非解决重大社会痛点。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号reimagining the shopping experience、wowing each customer、create a world where our customers wonder, 'How did I ever live without Coupang?'
创新程度积极采用新技术
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