字节跳动数据科学家-海外生活服务
任职要求
1、本科及以上学位,具有生活服务、电商、短视频等背景优先,统计学、计算机、经济学等数据科学、量化分析等背景优先; 2、精通SQL,具备使用R、Python或其他编程语言的实践经验; 3、对数据具有敏感性,能迅速揭示数据与业务之间的关联,利用数据进行业务建模和定量推理; 4、具备出色的沟通能力和跨部门团队协作能力; 5、业务处于早期阶段,适合愿意陪同业务一起成长并获得成就感的同学。
工作职责
1、主导并执行国际化本地生活数据分析项目,提供洞见以支持业务决策; 2、深入理解用户流量、商家、达人、平台与生态系统,通过定义科学的指标体系和探索性数据分析,准确反映业务现状,快速发现潜在改进机会; 3、与协同的各团队紧密配合,设计、实施科学合理的A/B实验或观察性研究,指导科学的决策与迭代闭环,推动数据分析结论的落地与持续优化; 4、主动思考业务、主动发现业务的痛点问题,找到可以改进或提效的机会,给出具体可行的优化建议,并推进落地带来业务实际提升。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划,打破传统人才选拔及培养框架,为有志于走向AI未来的技术新锐们,提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里,“我”将不被岗位定义,以能力选择业务战场,与全球顶尖团队并肩作战,沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们,成为AIDC首批102位Bravo Talent,一起掌舵AI,为我们的未来Bravo! 关于我们: 我们希望利用 AI 技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务,推动商业活动更加高效、可持续,为社会未来的发展带来更多可能性。 数据团队立足中国、服务全球,每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流,在多语言、多文化、多法规的复杂场景中,打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台,打造亿级跨境数仓平台,攻克多时区同步与数据合规难题;运用 AI 模型优化流量分配与智能诊断,推动决策AI化转型;沉淀算法能力为 AI 产品,直达业务价值;保障双十一级洪峰响应,为全球消费者营造流畅的购物体验; 欢迎加入我们一起构建强大的数据中台和智能决策支持系统! 职位描述: 1、驱动阿里国际数字商业板块业务增长,构建 AIDC 100多个国家数据运营资产体系; 2、建设本地化市场洞察和机会发现能力,帮助业务全方位了解行业动态,挖掘商业机会; 3、承担设计和建立产品/业务的指标体系,能够科学地跟踪和指导业务的发展; 4、参与构建海外 ToB/ToC 电商用增、供应链&物流、商品等行业的数据智能化应用解决方案,驱动业务获得增量价值; 5、参与构建企业级 Data Agent,融合 LLM 与业务数据打造智能决策大脑;
作为全球领先的短视频平台,我们的使命是鼓励创作,激发创意。依托于短视频平台的高速增长,国际化电商业务,希望构建起一个连接起全球用户与商户的电商平台,让购物变得有声有色。 国际电商数据科学团队旨在以数据和科学的方法,通过数理统计、机器学习等量化技术,最大化电商交易的效率,引领产品决策迭代,实现收入的可持续增长。同时我们致力于构建一个更多元包容、坦诚高效的工作氛围,诚邀优秀的数据科学家一起来打造一流的电商平台。 职位描述 1、与用户增长产品&运营深度配合,将业务需求转化为数据问题,支持并引导业务发展; 2、支持用户增长策略的AB实验,并沉淀方法论; 3、独立完成专项分析,为策略迭代提供有效建议。
职位详情 1. 负责滴滴海外国际化广告增长的效果评估及用户行为趋势,通过深度数据洞察,挖掘关键驱动因素,推动业务增长; 2. 设计并验证流量归因模型 3. 设计并实施预算分配和竞价策略的优化模型,提升投放ROI; 4. 将业务逻辑转化为明确的数据需求,校验数据集准确性,优化数据架构; 5. 参与制定数据质量标准,执行质量检查,保障分析与建模数据可靠性。 6. 搭建数据看板,实现实时数据展示与策略决策支持; 7. 与数据科学家紧密合作,定义假设,推动业务问题转化为分析模型; 8. 与数据工程师紧密配合,确保数据稳定、可扩展,满足分析需求。 9. 主导端到端数据分析项目,从需求梳理到成果交付,联动产品、工程及营销团队。 Experienced in data analytics, prefer in growth and advertising, with a strong focus on A/B testing, predictive modeling, ETL and dashboard development. Skilled in identifying actionable insights to optimize budget allocation and campaign performance. Key areas: Statistical analysis to evaluate marketing effectiveness and user behavior trends. Design and implementation of optimization models for budget distribution and campaign bidding strategies. Dashboard creation for automated performance monitoring and strategic decision-making. Close collaboration with Data Scientists to define hypotheses and translate business questions into analytical models. 🔗 Collaboration with Data Engineers Partner with data engineers to ensure data pipelines are robust, scalable, and aligned with analytical needs. Translate business logic into clear data requirements, validate output datasets, and contribute to improving data architecture. Help define data quality standards and perform QA checks to guarantee reliable inputs for analytics and modeling. 🧩 Project Management & Stakeholder Coordination Act as a bridge between technical and non-technical teams, managing timelines, deliverables, and communication for cross-functional projects. Lead end-to-end analytics initiatives from scoping to delivery, aligning with product, engineering, and marketing teams. Define priorities, set ETAs, and ensure timely execution, often using agile tools (e.g., JIRA, Asana, Notion) to track progress.
1、结合大模型算法,设计并落地先进的AI产品或解决方案(如AI数据分析、智能工作流生成等),优化产品性能与海外用户体验; 2、调研海外用户场景(如企业管理、协作流程),通过数据分析挖掘核心需求,撰写PRD并推动功能迭代,持续提升产品竞争力; 3、主导面向海外市场的AI功能设计; 4、负责海外产品策略制定与落地,推动多维表格商业化,平衡用户体验与商业价值; 5、深度协调研发、数据科学家、设计及运营团队,明确项目目标与排期,确保AI功能高效交付并对结果负责; 6、持续关注AI技术动向(如多模态生成、智能Agent)、行业竞争及用户反馈,快速迭代产品策略,保持技术领先性。