高级数据科学家

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：在实验科学与因果推断领域成为行业专家，主导更复杂、更前沿的研究课题
• 横向扩展：将方法论能力应用到更多业务领域，从单一方法论专家成长为能解决综合性业务问题的技术领袖
• 团队影响：从个人贡献者发展为技术负责人，带领团队攻克技术难关，建设更强大的数据科学能力体系
• 主导公司级实验科学方法论的研究与标准化，建立从理论到实践的完整体系
• 设计和分析跨部门、跨业务线的复杂实验，提供基于数据的决策支持
• 推动实验方法论和工具在平台上的产品化落地，提升整个公司的实验效率和能力
• 辅导团队成员成长，提升团队整体的统计分析和实验设计水平
• 扎实的统计学、因果推断和机器学习理论基础，能解决非标准实验场景问题
• 精通Python或R编程，以及SQL和大数据平台应用，具备将理论转化为代码和工具的能力
• 优秀的沟通与影响力，能将复杂的技术方法向非技术同事解释清楚，并推动跨团队协作

申请策略

• 在面试中，准备好详细阐述你对实验科学方法论的理解，以及你认为当前行业/公司实验实践中最大的痛点是什么
• 深入研究美团的业务模式和核心指标，思考实验方法如何具体应用到‘用户增长’、‘补贴效率’、‘物流优化’等实际场景中
• 突出在实验设计、因果推断或A/B测试方面的具体项目经验，尤其是主导方法论建设或解决复杂实验难题的案例
• 详细描述使用Python/R、SQL进行数据分析和建模的经验，特别是处理大规模数据的实践
• 举例说明如何将复杂的技术分析转化为业务建议，并推动业务团队采纳，体现沟通和影响力
• 如有参与平台工具化、自动化建设的经验，应重点强调
• 系统复习高级统计学、因果推断理论，如Do-calculus、工具变量、合成控制法等，以应对复杂场景
• 学习和实践实验平台相关工具（如公司自研或开源的实验平台），了解其底层原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经验，重点突出你的思考和方法论
• 从理论、流程、工具、人员赋能等多个维度，系统性地阐述你对平台能力提升的思考框架
• 阐述你的技术判断依据，并强调你会如何通过沟通、提供更优方案或小范围试点来寻求共识
• 请描述一个你主导过的最复杂的实验设计，遇到了什么挑战，你是如何解决的？
• 如何衡量一个实验平台的‘能力边界’？你会从哪些维度去提升它？
• 在无法进行A/B测试的场景下（如评估一个大型品牌活动），你会采用什么方法进行因果推断和效果评估？
• 如果业务方坚持一个你认为不科学的实验结论，你会如何沟通和处理？
• 你如何向非技术的业务负责人解释‘统计显著性’和‘实际业务意义’的区别？