灵犀互娱-AI投放数据分析-广州

优缺点分析

角色解读

• 在本岗位深耕，可成为AI投放领域的数据专家或数据产品经理，专注于数据驱动的营销决策
• 凭借对业务和数据的深刻理解，可横向发展至增长黑客、业务数据分析等更广泛的业务分析领域
• 如果对算法实现产生兴趣，可借助AI工具和项目实践，逐步向数据科学家或机器学习工程师方向转型
• 负责将游戏广告投放的素材、效果等业务问题转化为可建模的数据结构与特征
• 构建和维护用于模型训练的数据资产与标签体系，确保数据质量与可信度
• 与算法团队紧密合作，评估投放模型的效果，定位问题并推动其优化迭代
• 从数据视角支持投放自动化系统的落地，确保数据能服务于后续策略
• 扎实的数据分析能力与经验，擅长将模糊需求转化为明确的数据方案
• 对数据建模有清晰的判断力，能识别模型评估中的常见陷阱
• 熟练的SQL和Python技能，能高效进行数据提取、清洗与验证
• 具备在初始项目中定义问题、设定标准的主动性和业务理解力

申请策略

• 仔细研究灵犀互娱旗下的游戏产品及其投放特点，在面试中展示你对业务的理解
• 准备一个你如何从混乱数据或模糊需求中理出头绪、建立数据规范的完整故事
• 展现你“主动定义问题”的能力，可以假设一些该岗位可能遇到的初始问题，并思考你的分析思路
• 重点突出3年以上数据分析/建模/产品经验中，与“将业务问题翻译为数据方案”和“定义标签/指标体系”相关的具体项目
• 强调处理模糊需求、从0到1搭建数据基础或推动模型效果提升的实际案例
• 展示SQL和Python的熟练度，以及运用AI工具提升工作效率的经历或想法
• 如有游戏、广告投放、推荐系统等领域的数据分析经验，务必详细描述
• 复习并深化对常见机器学习模型（特别是树模型如LightGBM）评估方法的理解，学习如何识别过拟合、偏差等问题

面试指南

• 对于需求转化问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述如何与需求方沟通、拆解问题、定义可衡量指标并验证
• 对于模型评估问题：从指标选择（如AUC、准确率、召回率）、分层评估、业务逻辑校验、数据质量检查等多个维度展开，并强调“可信度”和“业务价值”两个核心
• 对于主动定义问题类问题：展示结构化思考能力，例如先进行探索性数据分析（EDA），识别关键变量和异常点，与业务方快速对焦假设，然后设计最小可行方案（MVP）进行验证
• 请描述一个你将模糊的业务需求转化为明确的数据分析或建模任务的经历
• 你如何评估一个投放模型的效果？你会关注哪些指标，以及如何判断这些指标是否可信？
• 如果你发现模型预测效果在某个子群体上表现特别差，你会如何排查和分析原因？
• 在这个项目初期，没有现成的数据和标准，你将如何着手开始你的第一份工作？
• 你如何看待AI工具在数据分析和建模工作中的作用？你会如何利用它们来提升效率？