滴滴出行
高级数据分析师
高级数据分析师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公商业分析
商业分析
Llm
Machine Learning
Sql
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿技术驱动、国际化团队、侧重因果推断与AI应用的初级数据分析师岗位
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
2.8万
比商业分析中位数高
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 2350 个在招 · 其中商业分析 95 个
市场机会
选择面较广
北京 · 商业分析 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于滴滴国际数据科学团队，主要负责通过A/B测试和因果推断等科学方法评估客户体验策略的有效性
你需要将复杂的业务痛点转化为数据问题，利用SQL/Python进行数据分析与机器学习建模，优化客服流程并支持业务决策
最低要求
教育背景：数学、统计学、计算机科学、经济学或相关定量领域的学士或硕士学位
工作经验：1至3年数据科学或高级分析领域的实际工作经验
技术技能：扎实的数学统计基础
在业务场景中熟练应用A/B测试、因果推断和/或机器学习
精通SQL和Python/R编程
具备在复杂模糊数据环境中主动优化的能力
软技能：优秀的沟通和数据叙事能力，能够跨职能团队协作
自我驱动，结果导向，善于解决问题
工作职责
策略评估与科学测量：负责评估客户体验(CX)和支持触点 across 策略的影响
熟练应用A/B测试和因果推断方法，科学量化服务干预和业务变更的增量价值(uplift)，为业务迭代提供强有力的分析支持
业务需求转化与数据执行：深入理解客户服务运营的核心驱动力
准确将复杂的业务痛点（如CSAT/NPS、平均处理时间、首次解决率和服务成本）转化为清晰可解的数据科学问题，独立查询、清洗和处理必要数据以推动分析结果
策略执行与跨职能协作：与业务、产品和研发团队有效合作
与部门领导层紧密配合，推动高影响力客户服务策略和数据项目的全流程执行，确保分析输出直接影响业务决策
算法应用与技术探索：应用机器学习算法优化实际的客户服务工作流（如智能工单路由、意图识别和需求预测），推动模型在生产环境中的部署
持续跟踪并探索前沿AI技术（如LLM支持的客服代理和Copilots），以提升服务质量、降低运营成本并提高整体效率
优先资格
专业背景：具有全球科技公司、跨国环境或国际市场的工作经验者优先
具备流利的英语工作能力
业务sense：有双边市场平台（如网约车、外卖、即时服务）经验者优先
熟悉客户服务(CS)或客户体验(CX)领域者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（如LLM客服），技术栈先进
- 国际化团队环境，英语能力得到重视
- 业务场景丰富，能直接看到分析对业务的实际影响
- 需要处理复杂模糊的数据环境，对数据清洗和探索能力要求高
- 适合具备扎实统计基础、喜欢用数据解决实际问题、且希望在国际化合规环境中发展的初中级数据人才
缺点 / 挑战
- 需频繁跨部门沟通，对软技能和业务理解力要求较高
角色解读
- 可向资深数据科学家、数据科学专家方向发展，或转型为专注于客户体验优化的业务分析负责人
- 运用A/B测试和因果推断等统计方法，科学评估客户服务策略对用户体验和业务指标的实际影响
- 掌握扎实的统计学基础，熟练使用SQL和Python/R进行数据处理，具备机器学习算法应用能力
申请策略
- 准备一个完整的从业务问题定义到数据分析再到策略建议的案例，重点说明你如何量化策略的增量价值
- 突出展示A/B测试、因果推断的具体项目案例
- 强调SQL/Python的高级应用技巧
- 体现跨部门协作和将业务问题转化为数据问题的能力
- 加强因果推断理论的学习与实践
- 了解LLM在客服场景的应用案例
- 提升英语书面和口头沟通能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 重点阐述方法论选择的依据（为什么选A/B测试而不是其他方法）以及最终带来的业务价值
- 请分享一个你使用A/B测试或因果推断解决实际业务问题的案例
- 如何处理缺失值或非随机缺失的数据？
- 如何将一个模糊的业务痛点转化为具体的数据科学问题？
- 你对LLM在客户服务中的应用有什么看法？
- 复习统计学基础知识（假设检验、置信区间等）
- 准备1-2个深度数据分析案例
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
作为已上市的互联网巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
85较高
涉及前沿AI技术和复杂的因果推断方法，能提供良好的技能成长空间和技术视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈A/B Testing、Causal Inference、Machine Learning、LLM、Python、SQL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作制，互联网大厂通常节奏较快，WLB可能面临一定挑战，但具体取决于团队文化。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过优化客户服务体验，间接提升用户满意度和生活质量，具有一定的社会价值和行业影响力。
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
Watch Jobs