携程
Senior Strategy Data Analyst(MJ036450)
Senior Strategy Data Analyst(MJ036450)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
A/B测试
Bigquery
Hive/Spark Sql
Numpy
Scikit-Learn
Sql
因果推断
海外广告投放
AI 估算 · 25k–45k
资深数据分析岗，技能要求高，大厂薪资有竞争力，上海城市系数较高。
职位详情
关于这个职位
该职位负责携程海外投放团队的全链路策略分析，包括广告竞价、选品、实验评估与数据建设，需要扎实的SQL和Python建模能力，适合有3年以上数据分析经验、对广告投放和因果推断感兴趣的同学
最低要求
学历专业：本科及以上学历，统计学、数学、经济学、计算机、信息管理、大数据等相关专业优先
从业经验：3年及以上互联网数据分析全职经验，拥有海外效果广告/海外增长/商业化/OTA行业专项分析经验者优先
SQL能力：SQL功底扎实，可独立编写复杂多表关联、窗口函数、CTE语法，具备SQL语句性能优化能力
拥有Hive/Spark SQL、BigQuery、Redshift任意一类大数据查询及开发实操经验
数理能力：数理统计基础扎实，熟练掌握假设检验、回归分析、置信区间、显著性检验、基础因果推断知识，可独立研判统计结果，规避样本偏差、归因错误等分析常见误区
建模工具：熟练使用Python数据分析生态工具，精通Pandas、NumPy数据处理，掌握Scikit-learn工具库，可独立完成分类、聚类、业务预测类基础建模工作
AI能力：具备AI数据分析提效落地经验，可使用AI辅助代码开发、数据复盘、业务报告产出，面试可清晰说明使用场景、落地效果
语言能力：英语读写能力良好，无障碍阅读英文平台文档、技术文档，可对接跨境海外业务工作
工作职责
负责海外投放团队的全链路投放策略分析与落地，覆盖库存资源分析、素材选品、广告出价、调控等广告全生命周期的策略制定与优化，运用统计分析、预测建模和实验评估等方法，助力业务在全球市场的健康增长
结合外部市场信号与内部供给优势，分析机票、酒店等库存资源的需求与竞争力，识别关键业务机会，并构建多场景选品应用能力，优化产品与渠道及用户匹配
综合业务战略、市场变化、产品竞争力和投放表现，设计与优化广告竞价及预算调配策略，持续优化收益结构、提升订单规模及 ROI 调控效率
负责实验设计、策略效果评估及问题诊断，运用A/B实验和因果推断方法科学衡量策略增量价值，推动策略迭代
沉淀跨渠道方法论，在充分考虑渠道差异的基础上，建设可复用的数据指标、实验评估方法和策略迭代框架
负责策略主题的应用层指标口径维护、数据建设、数据质量保障、监控看板搭建和异常告警，确保线上策略稳定运行
深入理解业务，与业务、算法、产品和工程团队紧密协作，推动数据策略从分析、验证到规模化落地
优先资格
精通A/B Test全流程实验设计，掌握DID、PSM等进阶因果推断方法
熟悉互联网主流广告平台投放底层逻辑，精通CPC/CPA/ROAS、多渠道归因、广告出价等广告投放核心概念，具备投放策略分析及落地经验
具备数据仓库建模、ETL开发、Airflow调度等数据工程相关基础能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程是OTA行业巨头，平台大、数据丰富，能接触全球市场广告投放业务，学习空间大
- 与算法、产品、工程团队协作，能提升跨团队沟通和业务理解能力
- 工作内容复杂，需要同时掌握业务、数据、算法和广告平台知识，学习曲线较陡
- 海外投放业务需要应对多时区、多文化差异，可能对英语沟通和抗压能力有一定要求
- 适合有3年以上数据分析经验、对广告投放和因果推断有浓厚兴趣、喜欢用数据驱动业务决策的候选人
缺点 / 挑战
- 岗位涉及广告全生命周期策略，技术栈前沿（A/B测试、因果推断、机器学习建模），技能积累有较高市场价值
- 策略分析岗位需要不断跟进新技术和业务变化，持续学习的压力较大
角色解读
- 从策略数据分析师向数据科学专家或策略算法工程师方向发展，积累广告投放和因果推断的深度经验
- 可成长为团队负责人，带领数据策略团队，负责更复杂的业务增长问题
- 也可横向转岗至产品、运营或商业化方向，成为复合型业务专家
- 负责海外广告投放的全链路策略分析，包括库存资源分析、素材选品、出价调控等，需要用数据和模型优化投放效果
- 设计并评估A/B实验，运用因果推断方法衡量策略增量价值，推动策略迭代落地
- 建设和维护数据指标、监控看板和异常告警，确保线上策略稳定运行
- 与业务、算法、产品、工程团队紧密协作，将分析成果转化为可落地的策略方案
- 扎实的SQL功底，能独立编写复杂查询（多表关联、窗口函数、CTE），并具备性能优化能力
- 熟悉Hive/Spark SQL、BigQuery等大数据工具
- 熟练掌握Python数据分析生态，精通Pandas、NumPy和Scikit-learn，能独立完成基础建模任务
- 扎实的统计学基础，掌握假设检验、回归分析、置信区间、因果推断等，能科学评估策略效果
- 具备AI辅助数据分析的实践经验，能用AI提升编码、复盘和报告产出效率
申请策略
- 提前了解携程海外业务布局和OTA行业动态，面试中展示对业务的理解
- 准备一个完整的策略分析项目案例，从问题定义到落地效果，体现结构化思考
- 突出SQL和Python的实际应用案例，尤其是复杂查询和建模项目，展示技术深度
- 重点描述过往A/B测试或因果推断的完整项目经验，包括实验设计、效果评估和数据解读
- 如有海外广告投放或增长分析经验，务必详细说明业务场景和量化成果
- 强调使用AI工具提效的具体场景和落地效果，体现对效率工具的敏感度
- 若因果推断经验不足，可学习DID、PSM等进阶方法，并了解广告投放核心概念（CPC/CPA/ROAS）
- 补充数据工程知识，如数据仓库建模、ETL开发、Airflow调度，增强全链路能力
面试指南
- 使用STAR法则回答项目类问题：处境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），突出量化结果
- 针对策略优化问题，可先界定业务目标，再拆解影响因素，提出假设并用数据验证，最后给出落地建议
- 对于技术问题，强调实际应用场景和思考过程，展示问题解决而非死记硬背
- 请介绍一个你主导的A/B实验，如何设计、评估和推动落地？
- 如何利用因果推断方法（如DID、PSM）解决非实验场景下的策略评估问题？
- 面对广告ROI下降，你会如何分析原因并制定优化策略？
- 请描述一个你使用Python完成的数据建模项目，包括数据清洗、特征工程和模型选择
- 你如何看待AI在数据分析工作中的应用？请举例说明
职位点评
70
综合评分
大厂稳定、技术含量高、薪资可观，但工作强度可能较大，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。
更适合这类人
更适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意接受一定的快节奏和工作压力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资未在JD中明示，但携程作为上市大厂，薪酬福利通常有竞争力，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
80较高
岗位技术含量高，涉及因果推断、机器学习、广告策略，能积累前沿方法论，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、A/B测试、因果推断、Hive/Spark SQL、BigQuery
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在上海，未提及弹性工作或远程，且广告投放策略节奏可能较快，生活平衡一般。
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
65中等
携程作为OTA行业龙头，业务稳定，岗位对社会价值影响中性，但能参与全球市场增长，有一定意义感。
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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