数据挖掘工程师（东南亚业务）-TikTok Shop

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：可深入算法开发，成为数据挖掘专家或算法架构师
• 业务路线：积累电商业务理解，转岗为数据产品经理或运营策略负责人
• 管理路线：带领小团队负责专项数据挖掘项目，逐步晋升为技术Leader
• 基于TikTok Shop海量用户和交易数据，构建数据挖掘模型，优化推荐、搜索、风控等业务场景
• 分析业务数据，发现增长机会或问题根因，设计并落地数据驱动的策略方案
• 研究前沿数据挖掘技术，开发可复用的算法和特征，提升团队整体数据能力
• 精通SQL和Python数据分析，能高效处理大规模数据集
• 熟悉Hadoop/Spark/Hive等大数据组件，具备数据工程能力
• 掌握常用机器学习算法，有实际建模和效果评估经验

申请策略

• 在简历中量化成果，使用STAR法则描述项目贡献
• 关注字节跳动数据团队的博客或开源项目，展示对技术社区的参与
• 突出过往数据挖掘项目中的业务收益，如提升了多少转化率或GMV
• 展示SQL和大数据处理能力的具体案例，包括数据量级和处理方式
• 强调机器学习建模经验，特别是分类、回归或推荐模型的A/B测试效果
• 补充电商领域知识，了解TikTok Shop的商业模式和用户行为特点
• 强化因果推断或归因分析能力，以便更好地评估策略增量

面试指南

• 定义问题与指标：明确业务目标，选择可量化的核心指标
• 数据探索与清洗：描述数据来源、质量问题和预处理步骤
• 模型与策略设计：基于业务假设选择合适模型或规则，并说明理由
• 评估与迭代：如何通过A/B测试或离线评估验证效果，并持续优化
• 如何设计实验评估一个推荐策略的增量收益？
• 针对TikTok Shop的退货率问题，你会如何分析并给出优化方案？
• SQL中如何高效处理亿级表Join，并优化查询性能？
• 请介绍一个你独立完成的数据挖掘项目，包括难点和解决方案