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数据科学工程师
数据科学工程师
发布于 1 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测试
Sql
业务分析
因果推断
数据挖掘
机器学习
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心平台、前沿AI技术应用、高成长潜力、高强度业务导向
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
比数据科学中位数低
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 6440 个在招 · 其中数据科学 5 个
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于美团核心本地商业基础研发平台，主要负责通过量化分析、数据挖掘及AI大模型技术，深入业务场景发现增长机会
你需要与业务方紧密合作，提炼用户需求并推动数据解决方案的落地迭代，同时沉淀策略方法论，将其抽象为通用的策略Agent以实现规模化复用，从而放大业务价值
最低要求
数据科学、应用统计、计算机科学等相关专业研究生及以上学历
互联网数据科学/数据分析相关2年以上工作经验
具备大数据处理能力，熟练掌握SQL、Python等数据提取和分析工具
熟悉常见的数据分析和挖掘算法（如聚类、分类、回归等）
熟练掌握AB实验、因果推断等常用评估手段
对Agent/LLM应用原理有基本认知，乐于探索用AI方式解决工作问题
业务感知能力强，逻辑清晰，思维缜密
具备良好的团队精神和沟通能力，能与不同背景团队协作
工作职责
深入业务部门，与业务方形成合作伙伴关系，主动发现流量供给等领域的增长机会点，提炼问题和目标，协助业务价值的提升
通过量化分析、数据挖掘、AI大模型等方式，深度理解用户与商户的需求，提炼有效的数据解决方案，并执行或推动落地和迭代
沉淀与业务合作的策略方法论，将其抽象为场景通用的策略Agent，通过标准化、产品化的方式规模化复用，放大策略能力的覆盖范围与业务价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处美团核心研发平台，接触海量数据和前沿AI技术（LLM/Agent），技术成长空间大
- 具备扎实数据功底且对业务逻辑感兴趣，希望在大厂核心平台深耕AI应用的技术人才
缺点 / 挑战
- 需要极强的业务敏感度，不仅要懂技术还要能深入业务发现问题，工作强度可能较高
角色解读
- 从独立负责业务模块的数据分析专家，成长为能够主导复杂项目、推动技术落地的资深数据科学家或技术负责人
- 深入业务一线，通过数据分析和AI技术识别增长机会，解决复杂的业务问题
- 掌握Python/SQL进行数据处理，精通机器学习算法及AB实验/因果推断，了解LLM/Agent前沿应用
申请策略
- 准备具体案例，说明如何通过数据分析直接驱动了业务指标的增长，体现业务价值变现能力
- 突出2年以上互联网数据分析经验，强调SQL/Python熟练度，展示AB实验或因果推断的实际项目成果
- 补充学习LLM应用开发知识，了解Agent架构，提升将数据洞察转化为可落地策略的能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出数据方法的选择依据、业务痛点解决过程及最终量化的业务收益
- 请分享一个你通过数据分析发现业务增长点并推动落地的完整案例
- 在过往项目中，你是如何设计AB实验或运用因果推断来评估策略效果的？
- 你对LLM和Agent在数据科学领域的应用有什么理解和实践设想？
- 复习机器学习经典算法原理，梳理过往项目中关于数据清洗、特征工程、模型评估的细节，了解当前AI Agent的最新行业动态
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
作为上市巨头企业的核心研发岗位，薪资水平通常高于市场平均，且福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位明确提及参与最前沿技术研发、接触超规模集群及AI大模型探索，且公司有完善的学习生态圈，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、Agent、Python、SQL、聚类、分类、回归、AB实验、因果推断
成长机会完善的互联网学习生态圈、助力职业生涯的非线性成长、参与和领导复杂的数据科学项目
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作或远程办公，且要求深入业务部门，通常意味着需要较强的现场协作和高强度投入，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位旨在通过技术手段驱动业务发展，创造行业价值，属于互联网核心业务板块，具有一定的社会影响力和行业前景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号驱动技术发展，创造行业价值
创新程度积极采用新技术
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