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数据科学专家
数据科学专家
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科学
数据科学
A/B实验
Ai工具
Ota
Sql
业务分析
数据看板
用户研究
统计分析
值不值得投
64综合评分
综合评分 64
OTA核心业务数据科学岗，业务分析与用户研究并重，成长空间较好，但薪资与WLB信息未披露。
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
4.0万
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
59 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 数据科学 · 36 个在招
职位详情
关于这个职位
负责去哪儿网机票业务的数据分析与用户研究定量工作，搭建核心指标体系并开展专题分析、A/B实验与决策支持
参与数据看板建设，并作为TL副手推动跨团队项目落地
最低要求
必须项：
年以上数据分析 / 商业分析 / 数据科学相关工作经验
熟练使用 SQL，掌握 Python 或 R 进行数据处理与统计分析，具备扎实的统计学基础（假设检验、回归、聚类等）
有完整的“业务问题 → 分析框架 → 结论建议 → 推动落地”的项目经验，表达与文档能力过硬
具备较强的 owner 意识，能在高模糊度环境下独立推进工作
工作职责
岗位职责：
机票业务数据分析：负责机票业务核心指标体系搭建与日常监控，独立完成专题分析（如用户购票决策路径、价格波动敏感度、用户样本代表性、业务策略对用户体验影响等），输出可落地的业务结论
支撑用研闭环：配合 TL 完成机票用户研究项目的设计与执行，负责定量部分（问卷设计、样本策略、数据清洗与统计建模），并与定性结论交叉验证
决策支持：面向机票产品、运营、收益管理等上下游团队，承接分析需求并主动洞察问题，用数据支撑产品迭代与运营策略评估（含 A/B 实验设计与复盘）
数据资产建设：参与机票 URS 数据看板与自动化报表建设，推动分析口径统一和取数效率提升
团队协同：作为 TL 副手，在跨团队项目（拉通酒店 URS、数据科学团队）中承担协调与执行角色，必要时独立带队推进中小型项目
优先资格
优先项（满足其一即可）：
有 OTA / 航司 / 机票代理行业经验，了解机票业务基本逻辑（舱位、运价、GDS、收益管理、退改签规则等）
有用户研究定量方向经验，熟悉问卷方法与联合分析等技术
有 AI 工具落地经验（如用大模型辅助分析、搭建 AI 驱动的用研/数分流程）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位贴近机票核心业务，可接触全链路数据并与产品、运营、收益管理高频协作
- 工作内容覆盖指标体系、专题分析、用户研究定量和A/B实验，能力栈较完整
- 有直接向TL汇报、参与团队成长和跨团队项目的空间，职业路径相对清晰
- 公司级AI转型提供AI×数据分析×用户研究的实践场景
- 需要在高模糊度环境下独立推进，对owner意识和业务判断要求高
- 机票业务逻辑（舱位、运价、GDS、退改签等）有学习门槛，需快速补齐行业知识
- 适合有多年数据分析/数据科学经验、逻辑与沟通能力强、愿意深入OTA业务并能在模糊环境中主动推进的求职者
缺点 / 挑战
- 同时支撑产品、运营、收益管理等多方需求，跨团队沟通和优先级管理压力较大
角色解读
- 可在数据科学/用户研究方向深耕，成为机票业务或OTA领域的分析专家
- 通过TL副手和带队项目积累管理经验，向数据科学团队管理岗发展
- 借助公司AI转型场景，拓展大模型辅助分析、AI驱动用研/数分流程等复合能力
- 负责机票业务核心指标体系搭建与监控，围绕购票决策、价格敏感度、用户体验等完成专题分析
- 配合TL推进用户研究闭环，承担问卷设计、样本策略、数据清洗和统计建模等定量工作
- 面向产品、运营、收益管理团队提供分析支持，设计并复盘A/B实验，推动策略落地
- 参与URS数据看板与自动化报表建设，并在跨团队项目中承担协调和执行
- 熟练使用SQL，掌握Python或R进行数据处理和统计分析
- 具备扎实的统计学基础，能应用假设检验、回归、聚类等方法
- 有完整的业务问题到分析结论再到落地推动的项目经验，表达和文档能力强
- 具备owner意识，能在高模糊度环境下独立推进，并有跨团队协同能力
申请策略
- 简历和面试中多使用“业务问题—分析框架—结论建议—推动落地”的结构表达
- 关注去哪儿网机票业务和AI转型动态，准备对OTA数据分析场景的理解
- 突出5年以上数据分析/商业分析/数据科学经验，量化说明分析项目带来的业务收益
- 展示SQL、Python/R、统计建模和A/B实验的完整项目案例，尤其是从问题到落地的闭环
- 如有OTA、航司、机票代理或用户研究定量经验，应放在显眼位置并说明业务理解
- 体现跨团队协作、文档表达和作为项目负责人/副手推动落地的经历
- 提前熟悉机票业务基本逻辑，如舱位、运价、GDS、收益管理和退改签规则
- 补充用户研究定量方法，包括问卷设计、样本策略和联合分析等
面试指南
- 案例题采用STAR/业务问题—分析框架—数据与建模—结论建议—落地效果的结构，突出个人贡献
- 业务分析题先明确目标和指标，再拆解用户、价格、渠道、产品等维度，提出验证方案和落地动作
- 方法论题说明适用场景、关键假设、样本与统计检验，并强调与业务方对齐口径
- 请分享一个你从业务问题出发，完成分析框架、结论建议并推动落地的完整案例
- 如果机票购票转化率下降，你会如何搭建分析框架并定位原因？
- 如何设计机票用户研究中的定量问卷与样本策略，并与定性结论交叉验证？
- 请说明一次A/B实验设计与复盘中，你如何处理指标选择和显著性判断？
- 你对机票业务中的舱位、运价、GDS、收益管理、退改签规则有哪些理解？
职位点评
薪资福利55
成长发展86
工作生活50
使命价值62
薪资福利
55较低
JD未披露薪资与福利，补偿性信息有限；岗位为全职社招，实际回报需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
86较高
岗位覆盖指标体系、专题分析、用户研究定量、A/B实验和AI工具实践，且明确提供职业路径与跨团队项目机会，成长性较好。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、统计分析、A/B实验、用户研究、大模型、数据看板
成长机会职业路径清晰、参与团队成长过程、公司级 AI 转型的前沿实践场景、跨团队项目
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及办公模式、弹性或加班情况，生活化动机信息不足；工作地点在北京，通勤与节奏需与HR确认。
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
62中等
机票业务属于成熟OTA场景，社会价值中性；岗位能参与公司级AI转型和数据分析方法实践，意义感中等偏上。
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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