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Sr Data Scientist, Seller Economics, WW Global Selling - PMO
立即应聘

Sr Data Scientist, Seller Economics, WW Global Selling - PMO

发布于 大约 7 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
学历未注明
数据科学
Sql
卖家经济学
因果推断
数据可视化
数据管道
机器学习
统计建模
Aws Quicksight

AI 估算 · 45k–75k

资深数据科学家需求稀缺，上海互联网薪资高位，亚马逊品牌加持，估值偏高。

职位详情

关于这个职位

亚马逊全球销售团队正在招聘资深数据科学家，负责卖家经济学领域的深入分析

你将利用统计学和机器学习技术，从海量数据中提取洞察，推动卖家体验和盈利能力的持续提升
该职位需要与全球团队和高层领导紧密合作，适合具有经济学或因果推断背景的数据科学家

最低要求

基本任职要求：

年以上数据查询语言（如SQL）、脚本语言（如Python）或统计/数学软件（如R、SAS、Matlab等）经验
年以上数据科学家经验
具有统计模型经验，如多项逻辑回归

工作职责

主要工作职责：

使用先进的统计和机器学习技术，从复杂、大规模的数据集中提取洞察
与业务/产品干系人及资深科学伙伴合作，识别战略性的数据驱动机会，以改善卖家体验，重点关注卖家经济学领域
向技术性和非技术性干系人沟通研究结果、结论和建议
跟进数据科学工具、技术和最佳实践的最新发展，并在组织中推广
设计和实施端到端的数据科学工作流，从数据采集和清洗到模型开发、测试和部署
通过为分析、报告和ML用例构建数据集，支持可扩展的自助式数据分析

优先资格

优先资质要求：

年以上使用AWS QuickSight、Tableau、R Shiny等进行数据可视化的经验
有管理数据管道的经验
有在数据科学团队担任领导者和导师的经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 高可见度角色：直接与高级领导层合作，影响全球卖家业务决策
  • 业务和技术的结合：既能深入经济学和因果推断，又能落地到产品，职业前景好
  • 公司平台大：接触海量数据，与全球团队协作，成长空间大
  • 创新氛围：鼓励采用最新数据科学工具和AI创新
  • 需要处理不完美的数据，数据清洗和工程工作可能占据大量时间
  • 适合具有深厚统计和机器学习背景，喜欢解决实际业务问题，并能在快节奏环境中与高层高效沟通的数据科学家

缺点 / 挑战

  • 工作强度可能较高，亚马逊以结果导向和快节奏著称
  • 需要很强的沟通和影响力，以推动跨部门合作，对非技术背景的人来说可能挑战

角色解读

  • 在亚马逊全球销售团队中，数据科学家可以晋升为资深科学家、首席科学家，或转向科学管理岗位
  • 通过影响核心决策，建立广泛的人脉和业务敏锐度，也可转向产品、商业智能或运营分析等方向
  • 在AI赋能卖家的创新项目中，有机会成为AI产品化专家
  • 使用高级统计和机器学习技术，从复杂大规模数据中提取卖家行为和经济学洞察
  • 与业务、产品团队和资深科学伙伴合作，识别提升卖家体验和盈利能力的战略机会
  • 构建端到端数据科学工作流，包括数据采集、清洗、模型开发、测试和部署
  • 向技术和非技术干系人沟通分析结论，并推动高级领导层决策
  • 扎实的SQL和Python/R等脚本语言能力，能够处理大规模数据集
  • 扎实的统计学和机器学习基础，包括多元逻辑回归等统计模型，以及因果推断知识
  • 良好的数据可视化能力（如QuickSight、Tableau），并能管理数据管道
  • 优秀的沟通和跨团队协作能力，能够将分析转化为产品影响

申请策略

  • 在简历中量化你过去项目的影响，例如提升卖家体验X%或提升营收Y
  • 关注亚马逊的Leadership Principles，面试中体现客户至上、主人翁精神等
  • 突出你在数据科学领域的经验，特别是4年以上数据科学家工作经历
  • 强调SQL和Python/R的熟练度，以及处理大规模数据集和复杂统计建模的项目实例
  • 展示因果推断、实验设计或卖家/电商分析经验
  • 如果有领导或导师经验，也要强调
  • 提升因果推断和A/B测试的实际应用能力
  • 熟悉AWS平台及其数据服务（如Redshift、S3、QuickSight）会加分

面试指南

  • 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来结构化回答行为问题
  • 对于技术问题，先明确问题定义，解释数据和方法，再展示结果和影响
  • 通过可量化的结果来证明你的分析价值
  • 请描述一个你使用因果推断解决业务问题的项目
  • 你如何从大规模、不干净的数据中提取洞察？请举例
  • 你如何向非技术高层解释复杂统计模型的结果？
  • 你如何优先处理多个利益相关者的需求？
  • 你对卖家经济学有哪些理解？如何用数据提升卖家盈利能力？

职位点评

71
综合评分

亚马逊资深数据科学家，聚焦卖家经济学，高发展潜力，薪资未披露，WLB可能一般。

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
该职位最适合追求技能成长和职业发展，且在快节奏环境中能承受压力的数据科学家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展88
工作生活45
使命价值65

薪资福利

75中等

该职位位于亚马逊，薪资水平具有竞争力，公司规模大，稳定性较高，但JD未披露具体薪资福利。

薪资信号未披露（AI估算：45K-75K/月）

成长发展

88较高

该职位涉及前沿的数据科学方法（如因果ML）和AI创新，提供丰富的技能成长机会，且能影响高层决策，有利于职业发展。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、机器学习、统计建模、因果推断、AWS、数据可视化
业务类型profit_center

工作生活

45较低

JD未明确工作模式与工作时间，推断为现场办公，亚马逊节奏快，可能加班较多，工作与生活平衡一般。

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

该职位通过数据科学改善卖家体验和促进业务增长，具有一定的商业和社会价值，但主要服务公司利益。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号improve Sellers' experience、sustainable growth
创新程度积极采用新技术

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