星巴克
Senior Data Scientist(J103181)
Senior Data Scientist(J103181)
发布于 大约 14 小时前基层主管/组长
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
PyTorch
SQL
RAG
LLM
Scikit-learn
XGBoost
AI 估算 · 30k–50k
高级数据科学家，技术栈前沿，零售行业应用，薪资竞争力中等偏高
职位详情
关于这个职位
作为星巴克深圳团队的高级数据科学家，你将负责设计和交付机器学习解决方案，从数据处理到模型部署全流程
你将与业务团队紧密合作，运用Python、PyTorch等工具开发和优化模型，并探索LLM等前沿技术
这是一个兼具技术深度和业务影响力的岗位
最低要求
◆ Strong programming skills in Python
◆ Strong experience with machine learning frameworks (e.g., scikit-learn, XGBoost, PyTorch)
◆ Solid knowledge of data processing and feature engineering (pandas, numpy)
◆ Proficiency in SQL and experience with relational databases
◆ Experience deploying ML models or building inference systems in production
◆ Experience with LLM applications (e.g., RAG, prompt engineering, LLM integration)
◆ Experience in retail / catering / consumer-related industries
◆ Knowledge of time-series forecasting or attribution modeling
◆ Familiarity with distributed data processing or big data frameworks
◆ Experience with visualization tools (Tableau, Power BI)
◆ Familiar with Git and standard software development practices
工作职责
ML Solution Design & Deliver
◆ Design and implement machine learning solutions aligned with business requirements and data technology roadmap
◆ Independently drive end-to-end delivery of ML projects, from data processing to model deployment
◆ Select appropriate modeling approaches and engineering solutions for different use cases
Model Engineering & System Implementation
◆ Develop, optimize, and deploy machine learning models into production environments
◆ Build and maintain model inference services and data pipelines
◆ Ensure system reliability, scalability, and performance for ML applications
Technical Execution & Exploration
◆ Conduct PoC independently to evaluate new approaches and technologies (e.g., LLM applications)
◆ Continuously improve model performance and engineering efficiency
◆ Stay up to date with emerging AI/ML technologies and apply them when appropriate
Collaboration & Communication
◆ Work closely with business stakeholders and cross-functional teams to translate requirements into technical solutions
◆ Communicate technical concepts effectively in business-friendly language
Provide technical support for multiple internal use cases
◆ Oversees training and development of partners directly and indirectly managed and makes effective staffing decisions.
◆ Provides coaching, direction and leadership support to team members in order to achieve partner, business and customer results.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 星巴克品牌知名度高，平台资源丰富，能接触零售业真实业务场景
- 技术栈前沿（LLM、生产部署），有利于保持技术竞争力
- 岗位有管理职责（指导培训），适合希望兼顾技术与管理的求职者
- 需要独立主导项目并跨部门沟通，自驱力和沟通能力要求高
- 适合有3-5年以上ML经验、渴望在成熟企业落地AI技术、同时愿意承担部分管理职责的数据科学家
缺点 / 挑战
- 生产环境部署和维护模型，对系统可靠性和性能有较高要求
- 零售行业数据复杂性高，可能面临数据质量、业务理解等挑战
角色解读
- 可向技术专家路线深入，成为AI/ML架构师或首席数据科学家
- 也可转向管理路线，担任数据科学团队负责人或总监
- 结合零售行业经验，未来可拓展至供应链、营销等业务领域的AI领导角色
- 设计和实施机器学习解决方案，与业务需求和技术路线图对齐，独立驱动端到端项目交付
- 开发和优化ML模型并部署到生产环境，构建和维护推理服务与数据管道
- 探索新技术如LLM应用，进行PoC验证，并与跨团队协作将需求转化为技术方案
- 扎实的Python编程能力，熟练使用scikit-learn、XGBoost、PyTorch等框架
- 精通SQL和关系数据库，具备数据清洗与特征工程经验
- 有生产环境下部署ML模型或构建推理系统的实践经验，熟悉RAG、prompt engineering等LLM技术
申请策略
- 准备一个与零售/餐饮相关的ML案例，展示业务理解和技术实现
- 面试前了解星巴克数字化战略，思考数据科学如何助力业务增长
- 突出端到端ML项目经验，尤其从数据处理到模型部署的全流程案例
- 强调生产环境部署经验，包括模型服务、监控、优化等
- 展示LLM相关项目（如RAG、prompt engineering），体现前沿技术能力
- 补充LLM应用实战，如构建RAG系统或微调模型
- 加强时间序列预测或归因模型知识，符合零售行业需求
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术选择和业务影响
- 对于技术问题，先阐述理论，再结合实际项目经验，展示思考深度
- 沟通类问题强调「简化术语、对齐目标、持续反馈」的策略
- 请描述一个你独立负责的ML项目，从需求到部署的全过程
- 如何处理不平衡数据？在零售场景中举例说明
- 解释RAG的工作原理，并说明如何评估其效果
- 你如何与业务团队沟通技术方案？举一个成功例子
- 你对时间序列预测有哪些经验？用过哪些模型？
职位点评
68
综合评分
外企大厂、前沿技术栈、有管理职责，但现场办公且薪资未明确。
更适合这类人
适合注重技术成长、愿意承担一定管理职责、对薪资和WLB要求平衡的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
星巴克作为外企上市巨头，薪资福利有竞争力，但具体薪资未披露，且深圳生活成本高，综合评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位技术栈前沿（LLM、生产部署），且提供管理培训和指导机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、LLM、RAG、Time Series
成长机会Oversees training and development、Provides coaching
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，无远程灵活性，深圳福田通勤可能拥挤，工作强度未明确但可能较高。
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
零售行业AI应用有助于提升消费体验，但社会影响力中性，创新程度跟随主流。
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