阿里妈妈-广告算法-数据科学家

优缺点分析

角色解读

• 在专业领域内深耕，成为广告数据科学方向的专家，主导核心分析体系建设
• 向技术管理方向发展，带领数据科学团队，负责更复杂的业务分析课题
• 凭借对业务的深刻洞察，转向产品运营或业务策略方向，成为懂数据、懂业务、懂技术的复合型人才
• 深入分析广告业务数据，识别业务增长机会与潜在问题，并形成可执行的策略建议
• 构建和完善数据科学体系，包括设计数据指标、开发分析工具和沉淀分析方法论，提升团队整体分析效率
• 与产品、工程团队紧密合作，将数据分析结果转化为产品优化方案，并跟踪验证效果，对最终的广告业务结果负责
• 扎实的统计学、数学或计算机科学基础，能够设计严谨的实验和建立复杂的分析模型
• 精通主流数据分析工具和编程语言，如SQL、Python及其数据分析库（Pandas、NumPy等）
• 出色的逻辑思维和数据敏感性，能够从海量数据中发现规律和异常
• 极强的业务理解能力，能够将业务问题转化为数据问题，并推动跨团队协作解决问题

申请策略

• 在申请时，可以针对阿里妈妈的具体业务（如搜索广告、信息流广告、品牌广告）准备一些自己的理解和思考
• 面试中多展现自己的业务敏感度和逻辑分析能力，而不只是技术实现细节
• 突出在过往工作中通过数据分析推动业务增长的量化成果，例如优化了某个核心指标，提升了XX%的效率
• 重点展示构建数据体系或分析工具的经验，体现体系化思考和架构能力
• 强调与产品、工程团队协作完成项目的经历，突出跨团队沟通和影响力
• 复习和巩固统计学知识，特别是实验设计（A/B测试）、因果推断等方法
• 熟悉广告业务的基本概念和核心指标（如CTR、CVR、ROI、GMV等），了解主流广告竞价机制
• 提升SQL和Python的数据处理和分析能力，可以练习处理大规模数据集

面试指南

• 回答案例分析类问题时，可以采用STAR原则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述背景、你的分析思路、采取的行动以及最终带来的量化结果
• 回答业务问题类问题时，要展现出结构化的思考，从指标定义、数据获取、分析方法到业务建议，层层递进，体现逻辑性
• 回答技术原理类问题时，除了阐述基本原理，最好能结合广告业务的实际场景，说明其应用和局限性
• 请介绍一个你通过数据分析发现业务问题并推动解决的案例，具体过程是怎样的？
• 如何评估一次广告投放活动的效果？你会设计哪些核心指标？
• 如果某个广告位的CTR突然下降，你会如何排查原因？请描述你的分析思路
• 你如何理解数据科学体系建设？你认为一个完善的数据科学体系应该包含哪些部分？
• 请解释一下A/B测试的原理，以及在广告场景下进行A/B测试需要注意哪些陷阱？