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数据科学家
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发布于 大约 19 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
Ai工具
Chatgpt
Sql
商业分析
数据分析
用户行为分析
量化建模
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿技术栈、大平台、导师制培养，但工作强度可能较高，WLB一般。
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
30K
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 2240 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 数据科学 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责通过数据分析、量化建模和市场调研，解决短视频、直播及新产品增长相关的复杂商业分析问题，驱动产品迭代和业务增长
候选人需独立完成从方案设计到结论展示的全流程，并为市场、产品、增长等业务线提供数据支持
最低要求
本科及以上学历，工学/理学以及工程相关的专业优先，有数据相关竞赛经历优先
扎实的分析基础或代码能力，擅长使用各种工具进行数据分析，熟练掌握SQL、Python或R进行数据提取和分析，并能基于数据洞察持续反哺业务
互联网产品重度使用者，有互联网策略产品/数据分析等相关实习经验优先，对用户需求和商业逻辑敏感，逻辑清晰，具备结构化思考和系统性解决问题的能力，能独立输出产品方案
良好的跨界协同、沟通表达、项目管理能力，能协调多方资源推动目标达成
较强的自驱力和抗压力，对业务未知领域持续保持好奇与探索，适应互联网快速迭代的环境
熟练使用 AI 工具（Data Agent、ChatGPT、Copilot 等），对“用 AI 解决什么问题”有清晰判断——知道何时用 AI、何时不用，能问出正确的问题再交给 AI 处理
工作职责
基于数据分析、量化建模、市场调研等工具对产品和市场进行理解和刻画，解决短视频、直播及新产品增长相关的各种复杂商业分析问题，能独立完成从方案设计、数据加工与分析，到结论展示的整个流程
对公司内外部数据进行挖掘，在深入的产品理解与用户洞察基础上，自主发掘课题，提出有实效的建议，驱动产品迭代
针对不同业务：市场、产品、增长等业务线做数据支持
优先资格
痴迷用数据和逻辑破解复杂问题，对用户行为背后的规律充满好奇
渴望在万亿级流量战场上操盘核心策略，同时对能够拥有硬核的分析能力，有强烈诉求
期待与顶尖人才并肩作战，乐于沟通协调资源，三年内成长为独当一面的数据牛人
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在快手这样的大型平台工作，拥有海量数据和核心业务场景，技术应用前景广阔
- 提供导师带教和实战机会，能快速提升数据分析和业务洞察能力
- 与算法、策略团队紧密合作，培养跨领域技能和全局视野
- 参与驱动亿级流量分配的策略，工作成果直接影响产品增长
- 需要持续学习新技术（如AI工具），保持技能前沿性
- 适合对数据分析和业务驱动感兴趣，喜欢用逻辑破解问题，并追求技术成长与业务影响力的求职者
缺点 / 挑战
- 互联网行业节奏快，可能面临高强度工作和快速迭代的压力
- 解决复杂商业问题时，可能涉及多部门协调和资源推动，沟通成本较高
角色解读
- 从初级数据科学家成长为高级数据科学家或数据科学负责人，深入业务领域
- 转向策略产品经理、增长专家或算法相关岗位，拓展职业技能边界
- 在互联网行业积累业务理解，成为懂产品的数据专家，参与核心决策
- 通过数据分析、量化建模和市场调研，解决短视频、直播及新产品增长相关的复杂商业问题
- 挖掘内外部数据，在产品理解和用户洞察基础上，自主发掘课题并提出建议，驱动产品迭代
- 为市场、产品、增长等业务线提供数据支持，独立完成从方案设计到结论展示的全流程
- 熟练使用SQL、Python或R进行数据提取、分析和建模，具备扎实的代码和统计基础
- 熟悉AI工具（如ChatGPT、Copilot），能判断何时使用AI解决问题并正确提问
- 具备结构化思考、系统性解决问题的能力，能独立输出产品方案
- 良好的沟通表达、项目管理能力，能协调多方资源推动目标达成
申请策略
- 研究快手的产品和业务模式，面试时展示对短视频生态的理解
- 准备具体数据分析案例，能清晰描述问题、方法和业务影响
- 突出数据分析项目经验，尤其是使用SQL、Python/R进行量化建模和洞察的案例
- 强调对AI工具的应用，展示如何用技术提升分析效率
- 列举互联网产品相关实习或竞赛经历，体现对用户行为和商业逻辑的敏感度
- 描述跨团队协作和项目管理经历，证明沟通和推动能力
- 加强数据建模和统计学习，提升解决复杂问题的能力
- 深入实践AI工具（如Data Agent、ChatGPT），掌握其在数据分析中的应用场景
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目，强调业务影响
- 结合具体业务场景，说明数据分析如何洞察用户需求并驱动决策
- 展示对AI工具的理解，包括优势、局限和最佳实践
- 请描述一个你用数据分析解决复杂业务问题的项目，包括你的角色、方法和结果
- 如何用数据驱动产品迭代？请举例说明
- 你如何看待AI工具在数据分析中的应用？请分享你的实践经验
- 当数据缺失或质量问题时，你会如何处理？
- 你如何协调多方资源来推动数据分析项目的落地？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位在上市巨头企业，薪资有竞争力，可能包括福利如五险一金，但JD未详细说明。
薪资信号偏高 (20K-40K/月)
福利待遇咖啡基金
成长发展
90较高
提供导师带教、实战机会和清晰成长路径，涉及前沿AI工具，技能发展机会突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、R、AI工具、Data Agent、ChatGPT、Copilot
成长机会牛人导师团、1v1成长伙伴、实战派领航员
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确工作模式，可能需现场办公；互联网行业工作强度未知，无WLB信号。
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
70中等
短视频行业属高速增长赛道，但社会影响一般；JD未提使命相关信号，技术应用积极。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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