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Sr Data Scientist, Amazon Global Selling - PMO
Sr Data Scientist, Amazon Global Selling - PMO
发布于 18 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Sql
因果推断
定价分析
数据可视化
数据管道
机器学习
统计学
需求建模
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
亚马逊全球业务核心岗，技术挑战与商业影响力并重，薪酬有竞争力但工作强度与WLB不确定。
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。
薪资怎么样
50K
比数据分析与科学中位数高
发布情况
正常在招 · 18 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 310 个在招 · 其中数据分析与科学 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · 数据分析与科学 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
这是亚马逊全球销售业务中一个高可见度的数据科学家岗位，隶属于选品与定价智能团队
你将运用先进的统计学和机器学习技术，深入分析跨站点的复杂数据，驱动影响亚马逊全球选品策略和定价竞争力的关键决策
你的模型和框架将直接服务于高管层决策，并有机会与全球跨职能团队合作，将数据洞察转化为规模化商业行动
最低要求
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
具备使用统计模型（例如，多项式逻辑回归）的经验
工作职责
运用先进的统计和机器学习技术，从涵盖选品需求和定价竞争力的复杂、大规模、跨市场数据集中提取洞察
扩展和验证需求模型（未满足需求模型及相关框架），以支持选品机会评估，包括资格方法论和合规调整后的池规模计算
构建并拥有定价衡量框架（例如，价格竞争力分解、竞争定位指标），其严谨性需满足高管评审要求
与业务/产品利益相关者及高级领域专家合作，识别选品和定价智能领域中的战略、数据驱动型机会
测试现有框架是否能跨市场、渠道或卖家群体通用——在模型导致错误业务决策之前，揭示其局限性
向技术和非技术利益相关者沟通研究成果、结论和建议
设计并实施端到端的数据科学工作流，涵盖从数据获取、清洗到模型开发、测试和部署的全过程
通过构建用于分析、报告和机器学习用例的数据集，支持可扩展、自助式的数据分析
保持对数据科学和AI工具的更新，并帮助识别哪些分析工作流适合自动化
优先资格
年以上使用AWS QuickSight， Tableau， R Shiny等进行数据可视化的经验
具有管理数据管道的经验
具有作为数据科学团队领导者和导师的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务影响力巨大：工作成果直接服务于全球业务的顶层战略决策，可见度高
- 数据环境复杂：需处理跨市场、不完善且碎片化的数据，对数据处理和清洗能力要求极高
- 期望值高：需输出能经受高管审视的严谨模型和结论，工作质量标准严格
- 跨团队协作复杂：需与业务、产品、领域专家等多方紧密协作，推动落地，对沟通和影响力要求高
- 适合拥有扎实量化分析背景（统计学、经济学、计量经济学），具备丰富数据科学实战经验，乐于在快节奏、高影响力的全球业务中解决复杂问题，并希望自己的工作能直接驱动商业决策的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 技术挑战性强：有机会运用前沿的因果推断和机器学习方法，解决大规模、复杂的商业问题
- 国际化平台：在全球化的团队中工作，接触不同市场的商业逻辑与数据挑战
角色解读
- 技术专家路线：深耕特定领域（如定价优化、需求预测），成为该领域的顶尖专家或首席数据科学家
- 管理路线：凭借出色的项目领导力和团队协作经验，转向数据科学团队负责人或经理岗位
- 业务影响力路线：凭借深入的业务理解，向产品管理、商业策略或更高级别的技术领导岗位发展
- 利用高级统计和机器学习技术分析海量跨市场数据，洞察商品需求与定价竞争力
- 构建和维护核心分析模型（如未满足需求模型、定价衡量框架），直接支持业务战略和高管决策
- 与产品、业务及领域专家紧密合作，将数据分析转化为具体的选品和定价行动方案
- 扎实的统计学、计量经济学或因果推断理论基础，能处理复杂的商业问题
- 精通SQL和Python，具备从数据清洗、建模到部署的全流程能力
- 强大的商业敏感度和沟通能力，能向不同背景的受众（包括技术与非技术人员）阐述复杂结论
申请策略
- 深入研究亚马逊全球销售业务模式、选品策略及竞争环境，以便在面试中展现你对业务的理解
- 准备具体案例，说明你如何处理过“不完善和碎片化”的数据，并从中得出可靠结论
- 突出使用SQL/Python处理大规模、复杂数据集并构建统计/机器学习模型的项目经验，最好能体现因果推断或需求建模
- 强调与业务方合作，将分析洞察转化为具体行动并产生可量化业务影响的案例
- 如果具备，详细描述使用可视化工具（如Tableau）向非技术人员汇报或构建数据产品的经验
- 可以复习和深化因果推断、实验设计（如A/B测试）等高级统计方法，这是JD强调的核心能力
- 熟悉AWS数据生态系统（如QuickSight， Redshift）中的常用工具，这在优先项中被提及
面试指南
- 使用STAR原则（情境-任务-行动-结果）结构化描述过往项目，重点突出技术选择的原因、遇到的挑战及最终的业务影响
- 在解释复杂概念时，采用类比、可视化思维，并始终紧扣商业目标（如“这个模型帮助我们提升了X%的选品成功率”）
- 对于技术问题，清晰阐述分析思路、方法论选择依据、验证过程以及对局限性的思考
- 请描述一个你使用因果推断或复杂统计模型解决实际业务问题的案例
- 如果遇到数据质量不佳、碎片化严重的情况，你会如何确保分析结果的可靠性？
- 如何向非技术背景的业务负责人解释一个复杂的数据模型及其商业价值？
- 请分享一个你设计并实施端到端数据科学工作流的例子
- 你认为在跨市场、多渠道的环境下，一个定价模型可能失效的原因有哪些？你会如何测试其泛化性？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利
85较高
该职位由知名跨国企业提供，高级数据科学家岗位在一线城市薪酬竞争力强，预期福利体系完善。
薪资信号市场水准 (40K-60K/月)
成长发展
90较高
该职位要求并能提升高级的统计建模、因果推断和跨市场数据分析能力，技术深度和业务影响力突出，有清晰的技术和领导力成长方向。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、机器学习、统计模型、数据可视化
成长机会leader and mentor on a data science team
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位描述未提及任何工作模式或WLB相关信息。亚马逊作为全球科技公司，业务节奏快，此岗位需支持全球业务和领导层决策，可能伴随较高的工作压力和跨时区协作需求。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
该职位在成熟的全球电商平台上解决规模化商业问题，能获得较高的业务可见度和影响力，但核心驱动力更偏向商业效率和策略优化，而非直接的革新性社会价值创造。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号shape which selection Amazon prioritizes globally and how competitively it's priced
创新程度积极采用新技术
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