微软
Senior Applied Scientist
Senior Applied Scientist
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
本科
数据分析与科学
A/B测试
Agile
个性化推荐
排序算法
数据分析
机器学习
跨团队协作
项目管理
AI 估算 · 45k–80k
该职位要求高级机器学习与项目管理经验，涉及核心产品优化，技术门槛高且对业务影响直接，市场竞争力强，薪资位于行业高端水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是微软的高级应用科学家，主要负责MSN全页优化（WPO）项目
你将通过个性化排序和推荐技术，设计并实现解决方案，优化新闻和兴趣主页的用户体验，以提升用户参与度、留存率和商业收益
这是一个需要技术深度、项目管理能力和跨团队协作的岗位
最低要求
学历与经验要求（满足其一即可）：
统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域的学士学位，并拥有4年以上相关经验（例如，统计、预测分析、研究）
统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域的硕士学位，并拥有3年以上相关经验
统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域的博士学位，并拥有1年以上相关经验
或具备同等经验
其他要求：
年以上软件开发经验
年以上项目管理经验
良好的英语沟通能力，能够与全球团队进行有效的技术和业务讨论
扎实的项目管理能力，熟悉敏捷开发流程，能够在多任务环境中高效工作
出色的领导力和团队协作能力，能够激励团队成员并与跨职能团队有效沟通
扎实的分析和解决问题能力，能够快速响应和处理系统故障
对技术创新有浓厚兴趣，并能在快速变化的技术环境中带领团队
工作职责
技术设计：制定和执行技术路线图，确保产品的质量和增长
项目管理：管理整个开发生命周期，包括需求分析、设计、开发、测试和部署，确保项目按时按质交付
主人翁心态：主动发现问题，然后领导设计和实施过程，以有效地将解决方案集成到最终产品中
跨团队协作：与产品经理、用户体验设计师和其他团队成员密切合作，理解业务需求并将其转化为技术解决方案
技术创新：关注行业趋势和新技术，积极推动创新和最佳实践的采用
质量保证：建立并执行代码审查、单元测试和集成测试的标准，确保高代码质量和系统可靠性
优先资格
优先资质要求（满足其一即可）：
统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域的硕士学位，并拥有6年以上相关经验（例如，统计、预测分析、研究）
统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域的博士学位，并拥有3年以上相关经验
或具备同等经验
其他要求：
年以上软件开发经验
年以上项目管理经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在微软这样的科技巨头工作，能接触海量用户数据与前沿技术，项目影响力大，职业背书强
- 技能复合：岗位融合了前沿AI算法（推荐/排序）与扎实的工程及项目管理能力，培养稀缺的复合型人才
- 发展清晰：公司提供明确的职业发展支持与学习资源，有助于在技术创新和领导力方面持续突破
- 复杂度高：需要平衡算法效果、系统性能与业务目标（如收入），并在全球化团队中协调，对综合能力要求极高
- 竞争激烈：面向高级人才招聘，候选人通常背景优秀，需要在技术深度和项目经验上有突出表现才能脱颖而出
- 适合拥有扎实机器学习背景和丰富项目经验，并希望在大平台将AI技术深度应用于核心产品、同时发展技术领导力的资深工程师或应用科学家
缺点 / 挑战
- 节奏与压力：作为核心产品优化岗位，需快速响应业务变化和处理线上问题，工作可能具有较高强度和紧迫性
角色解读
- 技术路径：可向首席/资深科学家、技术专家（Tech Lead）或架构师方向发展，深耕推荐系统与算法领域
- 管理路径：凭借项目管理与领导经验，可转向技术经理、工程总监等管理岗位，负责更大规模的团队与项目
- 行业拓展：在微软积累的AI产品化经验，为未来进入互联网、科技公司的核心AI/推荐岗位奠定坚实基础
- 运用机器学习与个性化推荐技术，优化MSN新闻及兴趣主页的组件布局与排序，以提升用户参与度和留存率
- 领导跨职能虚拟团队，负责从技术设计、开发到部署的全项目生命周期管理，确保解决方案高效落地
- 与产品、设计等团队紧密协作，将复杂的业务需求转化为可执行的技术方案和系统架构
- 扎实的机器学习、统计建模及个性化推荐算法功底，并具备4年以上的相关实践经验
- 出色的全流程项目管理能力，熟悉敏捷开发，能同时处理多任务并确保项目按时高质量交付
- 强大的跨团队沟通与协作能力，能用中英文与技术及非技术背景的全球同事有效交流
申请策略
- 提前了解微软MSN、Edge等相关产品，思考其内容推荐逻辑，面试时能结合业务场景讨论技术方案会更具优势
- 关注并体现对“成长型思维”、创新赋能及协作文化的认同，这与微软的企业价值观高度契合
- 重点突出与个性化推荐、排序算法、A/B测试相关的项目经验，量化展示其对用户指标（如点击率、留存率）的提升效果
- 详细描述曾主导或深度参与的中大型软件项目，说明你在需求分析、技术设计、跨团队协作及交付中的具体角色与贡献
- 展示英语工作能力，例如与全球团队协作的经历、英文技术文档撰写或演讲经验
- 深入复习机器学习，特别是推荐系统、排序学习（Learning to Rank）的最新算法、评估指标及业界最佳实践
- 梳理并准备1-2个能体现你从问题定义、方案设计、实验到落地全流程的完整项目案例，思考其中的挑战与决策
- 如有需要，可加强在复杂系统设计、高并发处理或大规模数据处理（如使用Spark）方面的工程能力
面试指南
- 对于项目经历类问题，建议采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策、行动细节和可量化的成果
- 对于问题解决和方案设计类问题，可以遵循“定义问题->分析根因->提出假设与方案->评估权衡->实施验证”的逻辑框架，展现系统性的思考
- 请详细介绍一个你主导或深度参与的个性化推荐/排序项目，包括问题定义、算法选型、实验设计和最终的业务影响
- 当算法线上效果出现波动或下降时，你的排查思路和解决流程是怎样的？
- 请描述一次你成功领导跨职能团队（如产品、设计、其他工程团队）完成复杂项目的经历，你如何处理分歧并推动项目前进？
- 如何设计一个A/B测试来评估一个新的主页布局方案对用户长期留存的影响？
- 在技术方案设计中，你如何权衡模型的复杂度、线上推理性能与最终的业务收益？
- 系统梳理机器学习核心知识，特别是推荐系统领域，准备好解释常用算法（如协同过滤、深度学习推荐模型）的原理与适用场景
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