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千问事业部-数据科学专家-用户增长方向
千问事业部-数据科学专家-用户增长方向
发布于 2 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
Ab实验
Clickhouse
Sql
因果分析
数据仓库
数据挖掘
机器学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
核心AI大模型增长岗，前沿技术栈、薪资偏高、成长空间大，但业务节奏较快。
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
5万
比数据科学中位数高
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 2920 个在招 · 其中数据科学 12 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据科学 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责通义千问用户增长方向的数据科学洞察与数据挖掘，通过AB实验、因果分析及算法模型构建，驱动用户规模与粘性增长
同时参与数据仓库建设与数据治理，保障数据链路的高效与稳定，为产品、运营等团队提供决策支持
最低要求
本科及以上学历，计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业
扎实的统计学与数据分析基础，理解常见统计假设、因果建模、AB实验原理，熟练使用SQL，具备复杂查询、窗口函数、性能优化能力
熟悉常用的数据挖掘算法和机器学习模型且基本功扎实
有大数据处理经验（Hive、Spark、Flink、ClickHouse、Hologres、Doris 等）理解离线与实时数仓架构，有数据链路稳定性与质量保障经验
有良好的逻辑思维能力，较强的抽象、概括、总结能力
有良好的沟通交流能力，善于主动思考和行动，乐于解决具有挑战性的问题
工作职责
负责千问用户增长数据科学及洞察，通过探索性数据分析、AB实验、因果分析等手段，输出可落地的业务洞察与策略建议，为产品、运营、投放、算法等团队提供数据支持与决策依据
负责千问用户增长数据挖掘及应用，基于用户行为、投放效果、DMP画像等多源数据，构建并优化用户精细化分层、价值预估、风控算法、投放策略、归因策略、标签建模等算法模型，在业务场景落地，发掘高质量增长的机会，实现用户规模、用户粘性的增长
负责千问用户数据体系建设，参与数据仓库分层设计与模型建设，设计并维护稳定、高质量的数据链路，熟练使用 SQL、Flink、实时数仓等技术构建离线与实时数据工程，推动数据治理体系建设
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托前沿AI大模型业务，能接触到海量用户数据与顶尖技术场景
- 岗位涵盖数据洞察、算法建模与数据工程建设，技能树全面，个人能力成长空间大
- 作为核心增长方向，业务价值高，容易产出有影响力的业务成果
- 需要同时兼顾数据科学洞察、算法模型落地与底层数据工程建设，工作跨度大，对综合能力要求极高
- 适合具备扎实统计学与大数据工程基础，且对AI大模型用户增长有强烈兴趣的复合型数据科学人才
缺点 / 挑战
- 用户增长方向通常面临较高的业务指标压力，需要快速响应并验证策略效果
角色解读
- 可向数据科学专家/架构师方向深耕，成为业务数据决策的核心智囊
- 也可向数据团队管理岗转型，负责整体数据战略与团队建设
- 通过探索性数据分析、AB实验和因果分析，为千问的用户增长提供数据洞察与策略建议
- 基于多源数据构建并优化用户分层、价值预估、归因等算法模型，驱动用户规模与粘性增长
- 参与数据仓库分层设计与模型建设，构建离线与实时数据工程，推动数据治理
- 扎实的统计学基础，熟练掌握SQL及复杂查询优化，精通AB实验与因果建模
- 熟悉常用数据挖掘算法和机器学习模型，具备大数据处理经验（Hive/Spark/Flink等）
- 理解离线与实时数仓架构，具备数据链路稳定性与质量保障经验
申请策略
- 了解通义千问的产品形态与当前用户增长策略，准备针对性的数据洞察思路
- 突出在AB实验、因果分析及用户增长策略方面的实际落地案例与业务收益
- 详细列出使用Hive/Spark/Flink等大数据组件进行数仓建设与数据治理的经验
- 展示构建用户分层、价值预估或归因等机器学习模型的具体项目经历
- 复习并深化因果推断（Causal Inference）与高级AB实验设计理论
- 熟悉大模型（LLM）场景下的用户行为特征与增长指标体系
面试指南
- 采用STAR法则描述项目：背景（业务痛点）、任务（数据/算法目标）、行动（实验设计/模型构建/工程实现）、结果（量化业务收益）
- 对于归因分析问题，采用‘假设-验证’框架：提出假设 -> 拆解指标 -> 数据验证 -> 得出结论 -> 提出策略
- 请分享一个你通过AB实验或因果分析驱动用户增长的成功案例，你是如何设计实验并得出结论的？
- 在构建用户精细化分层或价值预估模型时，你如何处理数据不平衡或特征稀疏的问题？
- 面对离线与实时数仓架构，你如何保障数据链路的稳定性与数据质量？
- 如果千问的某个核心功能用户留存率下降，你会如何从数据科学的角度进行归因分析并提出策略？
- 准备2-3个深度参与的数据科学或数据挖掘项目，重点梳理其中的技术难点与业务价值
- 了解相关AI大模型产品的动态，思考其用户增长的可能切入点
职位点评
薪资福利85
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
作为专家级岗位，薪资处于市场较高水平，且具备完善的福利体系与长期激励。
薪资信号偏高 (3.5千–6.5万/月)
成长发展
85较高
身处AI大模型核心业务，接触前沿数据科学与大模型增长场景，技术栈全面，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、AB实验、因果分析、数据挖掘、机器学习、Hive、Spark、Flink、ClickHouse
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但核心业务增长岗通常面临较高的业务节奏与压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
参与AI大模型产品的用户增长，推动前沿AI技术的普及与应用，具有较高的行业前景与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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