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数据策略研发工程师（J106300）
数据策略研发工程师（J106300）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
A/B实验
Clickhouse
Sql
增长策略
数仓建模
机器学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心商业化数据策略岗，技术栈全面且贴近业务变现，成长空间大，但工作节奏可能较快。
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
与数据工程中位数基本持平
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 1200 个在招 · 其中数据工程 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责用户侧及商业化域的数据仓库建设与离线数据链路搭建，并落地增长预测、实验评估及用户意图识别等模型
你需要协同产品与运营团队，通过数据分析与策略输出驱动业务增长与闭环，适合具备扎实数据开发与算法落地能力的候选人
最低要求
本科及以上学历，3-5 年数据策略研发经验
精通 Hive/Spark，熟悉 Flink、Kafka
熟练 SQL、Python，了解 ClickHouse/Doris 等 OLAP 引擎，具备数仓及特征工程实战能力
掌握 AARRR、归因、同期群、实验评估等增长方法论
良好业务理解力，能够结合业务目标建模分析，主动发现问题推动策略落地
具备统计、机器学习基础，能独立完成业务预测、分类类模型落地
工作职责
负责用户侧、商业化域数仓建设，完成 ODS/DWD/DWS/ADS 分层建模，基于 Spark 搭建离线数据链路，保障核心指标与报表稳定产出，打通投放、归因、用户行为、付费全链路数据底座
落地增长预测与实验评估模型：搭建 ROI、LTV、付费转化预估模型，支持渠道/素材/人群精细化测算
建设 A/B 实验评估体系，支撑策略迭代决策
搭建 DAU 预估及异动归因预警体系，从新增、留存、回流维度完成日度预测，自动识别指标波动
基于用户 Query、交互行为做特征与样本加工，落地用户意图识别模型，挖掘用户诉求赋能业务优化
协同产品、运营，运用漏斗、同期群、归因分析定位增长问题，主动输出可落地策略，驱动业务闭环
优先资格
千万 DAU 产品增长商业化经验优先
大模型落地经验优先
有 LTV、付费转化、ROI 预估、实验评估、用户意图识别建模落地经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务场景丰富，依托海量用户数据，能接触到千万级DAU产品的核心增长与商业化链路
- 技术栈全面，涵盖大数据开发、特征工程与机器学习模型落地，有利于打造复合型数据能力
- 平台影响力大，核心业务线的策略输出能直接驱动公司营收与用户增长，业务价值高
- 需频繁跨部门协同产品与运营，对沟通推动能力与业务敏锐度是较大考验
- 适合具备扎实大数据开发基础，同时对增长策略与机器学习有浓厚兴趣，渴望在商业化场景中发挥数据价值的复合型人才
缺点 / 挑战
- 业务指标波动与归因分析对数据准确性和模型鲁棒性要求极高，需承受一定的业务压力
角色解读
- 纵向可发展为数据架构师或算法专家，深耕数仓底层架构或增长算法模型
- 横向可向数据产品经理或商业化策略负责人转型，主导业务增长与变现策略
- 负责商业化及用户侧数据仓库的分层建模与离线链路搭建，保障核心数据指标的稳定产出
- 搭建增长预测、ROI/LTV预估及A/B实验评估模型，支持精细化测算与策略迭代
- 构建DAU预估与异动归因预警体系，并基于用户行为落地意图识别模型，赋能业务优化
- 精通Hive/Spark等大数据组件及SQL/Python，熟悉Flink/Kafka及OLAP引擎，具备扎实的数仓与特征工程能力
- 掌握AARRR、归因分析等增长方法论，具备统计与机器学习基础，能独立完成预测与分类模型落地
- 具备优秀的业务理解力，能将业务目标转化为数据模型，并协同产运团队推动策略闭环
申请策略
- 提前了解核心商业化产品（如搜索、信息流）的变现逻辑与用户增长痛点，面试时展现对业务的深度思考
- 重点突出千万级DAU产品的数仓建设经验，展示ODS到ADS分层建模及离线链路优化的具体成果
- 详细列举ROI、LTV预估或A/B实验评估模型的落地案例，量化模型对业务增长或降本增效的贡献
- 强调跨部门协同经验，展示如何通过数据洞察主动发现问题并推动产运团队落地策略
- 复习并巩固AARRR、同期群、归因分析等增长方法论，准备实际业务中的应用案例
- 了解大模型在用户意图识别或特征加工中的前沿应用，以匹配JD中的优先项
面试指南
- STAR法则：针对项目经历，按照情境、任务、行动、结果的框架，重点突出数据指标的提升和业务价值的闭环
- 结构化拆解：针对系统设计或归因排查问题，按照‘数据校验-维度拆解-假设验证-策略输出’的逻辑进行回答
- 请分享一个你主导的ROI或LTV预估模型项目，你是如何设计特征和评估模型效果的？
- 在搭建DAU预估及异动归因预警体系时，遇到指标异常波动，你的排查思路和解决步骤是什么？
- 如何设计一套A/B实验评估体系来支撑策略迭代决策？如何处理实验中的辛普森悖论或样本偏差？
- 请描述一次你通过数据分析主动发现问题，并协同产品/运营团队推动策略落地的完整经历
- 梳理过往项目中的核心数据指标（如转化率、留存率、ROI）的计算逻辑及优化手段，确保对业务细节了如指掌
- 准备1-2个跨部门协作中遇到阻力并最终成功推动落地的案例，展现沟通与项目管理能力
职位点评
薪资福利80
成长发展88
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
作为核心商业化数据策略岗，薪资具备较强市场竞争力，且依托成熟业务线，整体回报丰厚。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
88较高
岗位涵盖数仓建设、算法模型落地与增长策略，技术栈前沿且业务场景复杂，个人能力成长空间极大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Hive、Flink、Kafka、SQL、Python、ClickHouse、Doris、机器学习
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与工时安排，但核心商业化数据岗通常需应对业务指标波动与策略迭代，工作节奏可能较快。
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
依托海量用户数据优化产品体验与商业化效率，对提升互联网产品服务质量有积极意义，但主要聚焦于商业变现。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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