数据科学（流量策略）-抖音电商

优缺点分析

角色解读

• 深耕数据科学领域，成为流量策略或推荐系统方向的专家
• 横向扩展至算法岗位，转型为机器学习工程师
• 纵向晋升为数据团队负责人，管理流量策略方向
• 分析抖音电商全局流量和推荐链路漏斗，监测关键指标变化，识别优化机会
• 参与设计流量价值与分配机制，管理关键实验并评估效果
• 与算法团队协作推动流量和业务增长，并负责业务侧的数据披露与GTM
• 扎实的SQL和AB实验基础，能够独立设计并分析实验
• 理解机器学习或因果推断模型，能将其应用于流量策略优化
• 良好的沟通和表达能力，能够有效协同算法与业务团队

申请策略

• 了解抖音电商的业务模式和流量场景，在面试中展示业务洞察
• 关注字节跳动技术博客和开源项目，体现技术热情
• 突出SQL和AB实验的项目经验，展示实验设计、分析和结论
• 强调机器学习或因果推断的应用案例，尤其是流量或推荐相关
• 展示跨团队协作和业务理解能力，体现数据驱动增长的成果
• 补充因果推断相关知识，如DID、工具变量等
• 熟悉推荐系统评估指标和流量分配逻辑
• 练习用数据讲故事的能力，提升报告和展示技巧

面试指南

• 对实验设计问题：明确目标→定义指标→确定随机单元→考虑干扰因素→预估样本量→预期分析
• 对因果推断问题：说明场景→选择方法（如DID、倾向得分）→控制混杂→验证假设
• 对业务分析问题：拆解漏斗→分层下钻→对比同期→提出假设→验证
• 如何设计一个AB实验来评估新流量分配策略的效果？
• 请举例说明你如何用因果推断解决业务问题
• 如果某个推荐漏斗指标下降，你会如何排查原因？
• 你如何向非技术同事解释复杂的实验结论？
• 请描述一个你主导的数据驱动增长项目