数据策略研发工程师（J104670）

优缺点分析

角色解读

• 在数据策略领域深耕，从数据研发工程师成长为数据策略专家，主导复杂数据模型和策略体系的建设
• 向数据产品经理或业务负责人方向发展，利用数据洞察驱动业务增长，成为连接技术与业务的关键角色
• 在百度内部，有机会接触大模型等前沿技术，并将其应用于数据策略场景，提升技术视野和竞争力
• 负责百度用户侧和商业化域的数据仓库建设，进行分层建模，并基于Spark搭建离线数据链路，确保核心指标和报表的稳定产出
• 构建增长预测和实验评估模型，包括ROI、LTV、付费转化预估，以及A/B实验评估体系，为策略迭代提供数据支持
• 搭建DAU预估和异动归因预警体系，自动识别指标波动，并基于用户行为数据加工特征，落地用户意图识别模型
• 与产品、运营团队协同，运用漏斗、同期群、归因分析等方法定位增长问题，输出可落地的策略，驱动业务闭环
• 精通Hive/Spark，熟悉Flink、Kafka等大数据处理框架，具备扎实的数仓建模和特征工程实战能力
• 熟练使用SQL和Python，了解ClickHouse/Doris等OLAP引擎，能够独立完成数据分析和模型开发
• 掌握AARRR、归因、同期群、实验评估等增长方法论，具备LTV、付费转化、ROI预估等建模经验
• 具备良好的业务理解力和统计、机器学习基础，能够结合业务目标进行建模分析，并主动发现问题、推动策略落地

申请策略

• 在面试中，除了展示技术能力，更要强调对业务的理解和推动策略落地的案例，体现业务思维
• 了解百度在AI和大模型方面的布局，思考如何将自身技能与公司战略结合，展现你的前瞻性
• 重点突出数仓建模和离线数据链路搭建的项目经验，特别是涉及用户侧或商业化域的项目，并量化成果
• 详细描述在增长预测、A/B测试、用户意图识别等模型落地方面的经验，体现业务理解和建模能力
• 强调精通Hive/Spark、SQL、Python等技能，并提及对Flink、Kafka、ClickHouse等工具的熟悉程度
• 系统梳理AARRR、归因分析、同期群分析等增长方法论，并思考如何在实际业务中应用
• 复习统计和机器学习基础知识，特别是分类、回归、预测类模型的原理和应用场景
• 了解大模型在数据策略领域的应用，如利用LLM进行特征提取或意图识别，增加加分项

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的职责、具体行动和量化成果
• 回答模型或分析类问题时，先明确业务目标，再阐述数据准备、特征工程、模型选择、评估和上线等完整流程，体现逻辑性
• 回答业务策略类问题，强调数据驱动和业务理解，展示你如何将数据洞察转化为可落地的策略，并推动执行
• 请详细描述你过去负责的一个数仓建模项目，包括分层设计、技术选型和遇到的挑战
• 如何设计一个A/B实验来评估某个策略的效果？请说明实验设计的关键步骤和注意事项
• 如何构建一个LTV预估模型？你会选择哪些特征，使用什么算法，如何评估模型效果？
• 当DAU出现异常波动时，你会如何排查和归因？请描述你的分析思路和工具
• 你如何理解数据策略？请举例说明你如何通过数据分析推动业务增长