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Senior Data Scientist(MSN)
Senior Data Scientist(MSN)
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
博士
数据分析与科学
A/B测试
业务建模
大数据处理
指标体系
数据可视化
数据科学
沟通能力
统计分析
LLM
AI 估算 · 35k–65k
高级数据科学家，负责MSN业务洞察与算法，博士要求，极高薪技术岗。
职位详情
关于这个职位
这是一个微软AI部门的高级数据科学家职位，隶属于MSN增长与分析团队
你将负责构建大数据管道、设计指标体系、开发自助仪表盘，并通过A/B测试和业务建模来分析和驱动MSN产品的用户增长与内容表现
核心目标是利用数据洞察为业务决策提供支持，赋能产品迭代与优化
最低要求
Required Qualifications:
博士学位，专业为数据科学、数学、统计学、计量经济学、经济学、运筹学、计算机科学或相关领域，且拥有1年以上数据科学经验（例如：管理结构化和非结构化数据、应用统计技术并报告结果）
或硕士学位（同上专业领域），且拥有3年以上数据科学经验
或学士学位（同上专业领域），且拥有5年以上数据科学经验
或具备同等经验
对拥抱大语言模型（LLM）有热情
具备良好的沟通能力，能够向内部团队和跨团队表达想法、算法、指标和数据
Other Requirements:
能够满足微软、客户和/或政府的安全审查要求
这些要求包括但不限于：微软云背景调查
该职位需要在入职/调动时以及此后每两年通过此背景调查
工作职责
Responsibilities:
与众多重视你技能的、积极参与的利益相关者合作，他们视你为推动业务的思考伙伴
与跨职能团队协作，理解产品功能、评估影响，并基于大数据洞察推动用户参与度的提升
理解业务和数据，为业务评估和分析设计指标体系
从数据入手，构建大数据管道以生成用于报告的指标
使用报告平台为不同利益相关者开发自助式仪表盘和报告
分析大型数据集，识别模式、趋势和内容表现，以理解关键指标随时间的变化
进行业务建模，识别增长机会，并启动具有长期正向投资回报率的项目
设计和执行A/B测试以评估功能性能，并根据结果提出迭代改进建议
有效地向技术和非技术利益相关者传达发现、洞察和建议，以支持明智的决策
优先资格
Preferred Qualifications:
博士学位（同上专业领域），且拥有3年以上数据科学经验
或硕士学位（同上专业领域），且拥有5年以上数据科学经验
或学士学位（同上专业领域），且拥有7年以上数据科学经验
或具备同等经验
具备A/B测试的良好知识/经验
具备大数据处理（如Spark）的良好知识/经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势显著：在微软这样的全球科技巨头工作，可以接触到亿级用户的海量数据、先进的技术基础设施和行业前沿的AI项目（如LLM应用），职业起点高
- 技能复合性强：职位要求覆盖从数据工程（Spark管道）、数据分析（建模、A/B测试）到数据产品（仪表盘）的全链路，有利于构建完整的数据科学能力体系
- 业务影响力直接：工作在MSN增长团队，你的分析成果将直接用于优化核心产品体验和驱动用户增长，工作价值感和业务关联度非常强
- 团队与资源：能够与顶尖的跨职能团队（产品、工程等）合作，获得丰富的学习资源和职业发展支持
- 工作复杂度和强度高：需要处理大规模、多源的数据，设计严谨的A/B测试和复杂的业务模型，对逻辑思维、技术能力和抗压能力要求很高
- 竞争激烈：微软的高级数据科学家岗位吸引了全球顶尖人才，内部晋升和外部招聘都面临激烈的竞争，需要保持持续学习和卓越产出
- 适合拥有扎实数据科学背景和多年实战经验，不仅追求技术深度，更渴望用数据驱动业务决策、产生实际商业影响，并具备优秀沟通协作能力的资深从业者
缺点 / 挑战
- 沟通与落地挑战：作为技术专家，需要持续将复杂的技术分析转化为非技术团队能理解的商业建议，并推动其落地，这对沟通和影响力是持续考验
角色解读
- 专业深度上，可以从数据科学家向更专精的领域发展，如机器学习工程师、算法专家，或专注于增长分析、用户行为分析等垂直方向
- 职业广度上，有机会转向产品管理或技术管理岗位，利用深厚的数据洞察能力来领导产品策略或数据团队
- 在微软AI和MSN这样的核心业务部门，你将接触到海量用户数据和前沿的AI应用场景，为未来在互联网或AI行业担任专家或领导者角色积累宝贵经验
- 你将负责构建端到端的数据分析流程，包括从原始数据中提取、处理（使用如Spark等工具）并生成核心业务指标，为MSN产品的表现评估提供数据基础
- 你需要设计并执行A/B测试，量化新功能或策略对用户体验和业务指标的影响，并根据测试结果提出具体的产品优化建议
- 你的工作还包括通过业务建模和深度数据分析，识别用户增长和内容表现的机会点，并将这些洞察转化为可执行的商业建议，驱动产品决策
- 你需要将复杂的数据分析结果，通过开发自助式仪表盘和撰写报告等方式，清晰、有效地传达给产品、工程和管理层等不同背景的团队成员
- 扎实的数据科学和统计学基础，能够熟练运用统计方法分析大规模数据集，并具备构建预测或解释模型的能力
- 强大的数据处理和工程能力，熟悉大数据技术栈（如Spark），能够独立构建和维护高效、可靠的数据管道
- 丰富的A/B测试实践经验，包括实验设计、指标选取、结果分析和归因，能够科学地评估产品变更的效果
- 出色的业务理解和沟通能力，能够将数据洞察转化为商业语言，并与非技术团队协作，共同推动业务增长
申请策略
- 申请前深入研究MSN产品及微软AI在个性化内容推荐方面的最新动态和技术博客，在面试中展现出你对具体业务场景的理解和兴趣
- 仔细阅读并理解微软的价值观（成长型思维、创新赋能他人、协作等），并思考如何将你的经历与这些价值观相结合，在行为面试中予以体现
- 重点突出与“增长分析”相关的项目经验，特别是通过数据分析、A/B测试或建模直接带来用户增长、留存提升或收入增长的成功案例，并用量化指标（如提升百分比）证明你的贡献
- 详细描述你构建和管理大数据管道（尤其是使用Spark的经验）以及设计复杂指标体系的项目，展示你的数据工程能力和系统性思维
- 在技能部分，明确列出数据科学核心技能（如Python/R、SQL、统计学、机器学习）、大数据工具（Spark）以及A/B测试方法论，并与职位要求直接对应
- 通过领导或深度参与跨团队项目的经历，来证明你优秀的沟通能力和推动数据洞察落地的能力
- 如果对微软AI关注的LLM领域了解不深，可以提前学习大语言模型的基础原理、应用场景（如内容推荐、摘要生成）以及相关的评估指标，展现你的学习热情和前沿视野
- 回顾并系统梳理你过往的A/B测试案例，确保你能清晰阐述实验假设、设计、分析过程和业务结论，这是面试中的高频考察点
面试指南
- 对于案例类问题（如STAR法则）：清晰描述项目背景（Situation）和目标（Task），重点阐述你采取的具体行动（Action），特别是你个人的技术决策和思考过程，最后用可量化的业务结果（Result）来证明你的影响力
- 对于技术方案类问题：先定义问题和目标，然后结构化地阐述你的分析框架或技术选型（如数据源、处理工具、分析方法、验证方式），最后讨论方案的优缺点、潜在风险以及你是如何权衡的
- 对于沟通协作类问题：强调你以受众为中心（如使用类比、可视化图表），聚焦于业务影响而非技术细节，并说明你如何通过跟进和反馈确保理解一致和行动落地
- 请分享一个你通过数据分析发现关键业务洞察，并推动产品做出成功改变的案例
- 描述一个你设计并执行的、最复杂的A/B测试
- 你是如何确定实验指标、样本量和分析方法的？遇到了什么挑战？
- 如果MSN的某个核心用户参与度指标突然下降，你会如何着手分析和定位问题？
- 请举例说明你如何向一个不懂技术的产品经理解释一个复杂的统计模型或分析结果
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