星巴克
Sr. Data Scientist(J103183)
Sr. Data Scientist(J103183)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
机器学习
数据科学
SQL
XGBoost
SVM
SciPy
运筹优化
Gbdt
Mmlspark
AI 估算 · 25k–40k
资深数据科学家岗位，技能要求高，深圳市场薪资水平居中上，星巴克作为外企薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为星巴克深圳数据科学团队的核心成员，您将负责设计和实施运筹优化与机器学习解决方案，推动数字化转型
您需要与业务和技术团队紧密合作，将业务需求转化为可衡量的KPI，并管理项目计划和技术选型
该职位要求扎实的OR和ML基础，以及出色的跨部门沟通能力
最低要求
◆ 熟练掌握关系型数据库（RDBMS），如 SQL Server、MySQL、PostgreSQL，具备数据查询与处理能力
◆ 熟悉机器学习相关工具库，如 SciPy、Pandas、MMLSpark 等，并具备运筹优化（OR）及相关求解器的扎实基础
◆ 深入理解常见机器学习模型（如 GBDT、XGBoost、SVM 等），并具备模型调优能力
◆ 具备良好的分享意识和导师心态，愿意帮助他人解决问题
◆ 熟练使用 Python 或 R 及其相关数据分析工具包
◆ 熟悉版本控制工具（如 Git）
◆ 具备独立分析和解决问题的能力
◆ 提供卓越服务，满足并超越所有顾客的期望
道德与诚信：在顺境和逆境中始终遵循星巴克的价值观、信念和原则
沉着冷静：在面对艰难情境时保持冷静、理性，并以专业方式应对
持续学习：对不断学习新知识、新技能和获取新经验承担个人责任
应对不确定性：能够在不确定和优先事项变化的情况下高效开展工作
人际敏锐度：能与各类人建立有效关系，包括上下级、同事，以及星巴克内外部人员
结果导向：注重结果，能够实现目标并达成成果
工作职责
根据数字化转型路线图，提供合适的解决方案、管理项目计划并做出技术选型决策：
◆ 作为技术专家，将业务需求与可衡量的 KPI 进行对齐，通过运筹优化（OR）及相关算法的落地，设计最优解决方案以达成业务目标
◆ 与技术团队及业务团队紧密合作，确保方案与相关业务方达成一致
◆ 对端到端价值链规划（如动态库存、装载优化等）中的关键问题具备洞察力，参与运筹优化（OR）与机器学习（ML）解决方案设计，理解模型设计、性能监控及持续优化
◆ 对价值链规划中业务算法相关的整体技术能力蓝图具备全局视角
沟通要求，具备良好的团队及跨部门沟通能力：
◆ 能够在团队内部清晰表达想法与解决方案
◆ 具备良好的协作意识，能够用业务语言耐心解释技术方案
◆ 能够与业务团队及其他团队高效、顺畅沟通
◆ 为公司内部及外部多个客户群体提供支持
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 星巴克作为全球知名品牌，平台稳定，职业发展空间大
- 涉及前沿的运筹优化和机器学习技术，技术积累丰厚
- 团队协作氛围好，注重持续学习和分享
- 需要将复杂技术方案转化为业务语言，沟通要求高
- 可能面临不确定性和快速变化的需求，需具备应变能力
- 工作地点固定（深圳福田），缺乏远程灵活性
- 适合有扎实运筹优化与机器学习背景，善于跨部门沟通，追求技术深度和稳定发展的数据科学家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为数据科学团队的技术负责人或架构师
- 向高级数据科学家或数据科学经理方向发展
- 在零售供应链优化领域深耕，成为行业专家
- 设计与实施运筹优化和机器学习解决方案，推动数字化转型，对齐业务KPI
- 管理项目计划和技术选型，确保方案与业务方达成一致
- 对端到端价值链（如库存、装载优化）进行洞察，参与模型设计、监控与优化
- 熟练掌握SQL、Python/R及机器学习库（如SciPy、Pandas、MMLSpark）
- 深入理解常见ML模型（GBDT、XGBoost、SVM）及调优方法
- 扎实的运筹优化基础，熟悉相关求解器
- 优秀的沟通和协作能力，能用业务语言解释技术方案
申请策略
- 准备一个用机器学习或优化方法解决实际业务问题的案例
- 在面试中体现对星巴克品牌和文化的认同
- 突出运筹优化项目经验，特别是库存、装载优化等供应链相关案例
- 展示机器学习模型调优成果，如GBDT、XGBoost的实际应用
- 强调SQL和Python/R的数据处理能力，以及版本控制工具使用经验
- 学习主流运筹求解器（如Gurobi、CPLEX）的使用
- 提高业务分析能力，理解零售供应链痛点
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 先理解业务目标，再设计技术方案，强调与业务的协同
- 请描述一个你用运筹优化解决供应链问题的项目
- 解释GBDT的原理，并说明如何调优
- 如何处理业务需求不明确或频繁变更的情况？
- 你如何将一个技术方案向非技术背景的业务方解释？
- 复习运筹优化的经典问题（如车辆路径、库存优化）及常用算法
- 准备1-2个完整的机器学习项目案例，包括模型评估和落地效果
职位点评
70
综合评分
技术驱动型资深数据科学岗，薪资优厚，发展空间大，但仅现场办公且WLB不确定。
更适合这类人
最适合注重技术成长和薪资回报的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
80较高
星巴克作为外企提供具有竞争力的薪酬福利，但JD未明确薪资和福利细节，薪资信号为未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及运筹优化和机器学习等主流现代技术，JD强调持续学习和导师心态，技术成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈运筹优化、机器学习、GBDT、XGBoost、SVM、Python、R
成长机会持续学习、导师心态
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，工作地点在深圳福田核心地段，通勤便利，但JD未提及弹性工时或远程选项，WLB信号不明。
工作模式仅现场办公
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
65中等
星巴克作为成熟零售企业，行业稳定但非高速增长，职位对供应链优化有直接价值，社会影响力一般。
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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