业务技术-数据科学家-交易数据科学

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕因果推断与数据分析技术，成为团队内的技术权威，主导复杂项目
• 业务负责人路径：从数据支持转向业务驱动，承担更复杂的商业分析或策略制定角色
• AI工程路径：结合数据科学与AI Agent技术，向AI产品或AI平台方向发展
• 深入分析电商交易全链路数据，识别业务增长机会与异常，构建监控指标体系
• 运用双重差分、倾向得分匹配等高级因果推断方法，评估非实验场景下的业务策略效果
• 参与AI Agent（如手淘购物助手）的数据工程与评测工作，构建数据集与评测链路
• 作为业务伙伴，将模糊业务问题转化为数据科学问题，并推动分析结论落地以驱动业务价值
• 扎实的统计学与因果推断理论功底，能熟练使用CausalML、DoWhy等框架解决实际问题
• 精通SQL、Python/R，具备处理海量数据和完成复杂分析任务的工程能力
• 年以上互联网数据分析/数据科学经验，熟悉A/B实验全流程，有电商或用户增长背景优先
• 优秀的业务理解与沟通能力，能将分析洞察转化为可执行的业务策略并推动落地

申请策略

• 申请前深入了解天猫的业务模式和当前战略重点（如AI化、全球化），在面试中展示你的业务思考
• 准备一个完整的数据科学项目案例，清晰阐述从问题定义、分析方法、技术实现到业务影响的完整故事
• 重点突出在因果推断（如DID、PSM）和A/B实验方面的项目经验与实际成果，最好能量化业务提升
• 详细描述处理大规模数据的技术栈（SQL/Python）和工具链，展示数据处理与分析的工程能力
• 如有AI/LLM相关的数据工作或研究经历，应着重描述，作为差异化优势
• 强调推动业务结论落地的具体案例，体现从分析到执行的完整闭环能力
• 系统学习因果推断的理论（如潜在结果框架）和主流开源框架（CausalML， DoWhy）的实践应用
• 研究LLM在数据分析领域的应用，如Agent Workflow、数据合成、评测方法等

面试指南

• STAR法则：清晰描述任务背景、具体行动（使用的方法、工具、协作过程）和可量化的结果
• 方法论框架：阐述你选择特定分析方法（如因果推断 vs 预测模型）的思考过程和理论依据
• 业务闭环框架：始终围绕‘发现问题-分析洞察-推动落地-评估效果’的完整逻辑链条来组织回答
• 请介绍一个你使用因果推断方法解决实际业务问题的案例
• 遇到了什么挑战？如何验证你的分析结论？
• 如何设计一个针对新功能的A/B实验？有哪些关键指标？如果实验结果不显著，你会如何分析？
• 在数据驱动业务决策的过程中，如何平衡数据的严谨性与业务的时效性？
• 你如何理解并构建‘感知-认知-决策-执行’的Agentic Workflow？在数据科学工作中如何体现？