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高德-DS数据科学-用户增长方向
高德-DS数据科学-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分析与科学
数据分析与科学
Ai应用
Sql
归因分析
数据分析
数据挖掘
用户增长
统计学
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心业务数据岗，AI技术应用前沿，成长空间大，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比数据分析与科学中位数高
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 4910 个在招 · 其中数据分析与科学 22 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析与科学 · 约 520 个在招
职位详情
关于这个职位
负责高德打车业务的数据洞察与实验设计，通过A/B测试和归因分析驱动用户增长与运营效率提升
同时结合AI工具优化数据分析工作流，沉淀平台化数据产品，为业务决策提供深度支持
最低要求
统计、数学、管理信息系统、运筹学等相关专业本科及以上学历，具有3年及以上大型互联网公司数据分析工作经验（必须）
熟悉SQL、Tableau、Python，熟悉统计学、数据挖掘的常用算法，掌握A/B实验设计、假设检验、归因分析等流程及统计学原理
具备AI工具在实际数据分析工作中的应用经验，能够设计提示词、提供必要的业务上下文，结合SQL/Python完成分析任务
能够独立核验AI生成的代码、数据结果和分析结论，遵守数据安全与隐私规范
具有较强的逻辑思维、业务理解和问题拆解能力，具备良好的沟通表达与组织协调能力，能够推动分析结论转化为业务行动
工作职责
数据洞察：针对特定商业场景设计科学的分析框架，产出清晰、严谨、有深度的评估报告，结合数据分析与业务理解，识别业务问题和增长机会，为业务决策提供支持
实验设计：参与业务规模增长、运营效率提升等探索性A/B实验的设计、效果评估和归因分析，提出改进建议
覆盖乘客端或司机端全生命周期运营，与上下游团队协作，推动增长实验落地
平台沉淀：在满足业务分析需求的同时，将高频、重要的需求提炼为可复用的方法论与分析流程，结合AI应用沉淀平台化的数据产品及自动化分析能力
AI应用：围绕数据提取、清洗、探索分析、代码编写和报告生成等环节，应用大模型及AI工具优化分析工作流
探索异常诊断、分析任务自动化等应用，验证分析准确性与实际提效效果
优先资格
具备打车业务用户增长、营销等相关经验者优先
有分析Agent、AI自动化工作流或AI辅助数据产品的实际落地经验，并能说明具体应用场景及效果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于行业头部平台，接触海量真实业务数据，成长速度快
- 聚焦AI+数据分析前沿方向，技能栈具有高度稀缺性和市场竞争力
- 直接驱动核心业务增长，成果可见性强，对职业发展助力大
- 完善的培训体系和晋升机制，适合追求技术与管理双重发展的候选人
- 大厂内部竞争激烈，对数据分析的深度和业务影响力要求极高
- 跨部门沟通协调成本高，需具备较强的推动力和影响力
- 适合具备扎实统计基础、熟悉AI工具应用、且对业务增长有强烈兴趣的数据分析师或数据科学家
缺点 / 挑战
- 需要不断跟进AI技术变化，保持学习压力较大
- 业务节奏快，可能面临较高的工作强度和紧迫的项目交付压力
角色解读
- 纵向发展：成为资深数据科学家或数据专家，负责更复杂的业务战略决策支持
- 横向拓展：转向数据产品经理或增长黑客方向，主导数据产品规划或专项增长项目
- 技术深耕：专注于AI in Data领域，成为数据分析自动化与智能化工具领域的专家
- 深入业务场景，通过数据建模和分析框架识别增长机会，输出高质量分析报告
- 主导A/B实验设计与归因分析，量化业务策略效果，推动用户增长和效率提升
- 利用AI大模型工具优化数据处理和分析流程，开发自动化分析工具和平台化产品
- 跨部门协作，将数据洞察转化为具体的业务行动建议，并监控执行效果
- 扎实的统计学基础和编程能力，熟练掌握SQL、Python及可视化工具
- 精通A/B实验设计、假设检验及因果推断等数据分析核心方法论
- 具备AI工具应用能力，能利用LLM进行提示词工程、代码生成及结果校验
- 优秀的业务敏感度，能将数据结果与商业逻辑结合，解决实际问题
申请策略
- 准备1-2个完整的A/B实验案例，包括背景、设计、结果分析和业务影响
- 了解高德打车当前的业务痛点和发展方向，展现对业务的思考
- 展示对AI在数据分析中应用的最新理解和实践，体现技术前瞻性
- 突出3年以上大厂数据分析经验，重点展示A/B实验设计和归因分析案例
- 详细列举使用Python/SQL解决复杂业务问题的具体项目和量化成果
- 强调AI工具（如LLM）在实际工作流中的应用经验，展示提效成果
- 体现业务理解能力，说明如何将数据洞察转化为业务行动并带来增长
- 深入学习因果推断和高级统计模型，提升实验设计的科学性
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 数据驱动：强调基于数据和证据的决策过程，而非主观猜测
- 业务导向：始终将数据分析与业务目标和价值挂钩
- 反思迭代：展示从失败或复杂案例中的学习和改进能力
- 请分享一个你主导的A/B实验案例，你是如何设计实验并分析结果的？
- 在使用AI工具进行数据分析时，你遇到过哪些挑战？是如何解决的？
- 如何判断一个数据指标的变化是由业务策略引起的，还是随机波动？
- 如果业务方提出的需求缺乏明确目标，你会如何处理？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的核心业务部门岗位，薪资水平通常处于市场中上，福利体系完善，具有较高的补偿性吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位深度融合AI前沿技术与数据分析，提供广阔的技能成长空间，且在大平台有清晰的职业晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、Python、SQL、A/B Testing、归因分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及WLB政策，但互联网大厂核心业务部门通常工作强度较大，可能存在加班情况，弹性办公可能性低。
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
岗位直接服务于出行这一民生基础设施领域，通过数据优化用户体验和效率，具有一定的社会价值和行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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