字节跳动数据分析师（推荐方向）-抖音电商
任职要求
1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分； 2、掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录； 4、有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优； 5、对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。
工作职责
1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值； 2、电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化； 3、实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法； 4、推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向； 5、特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地； 6、方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。
1. 根据店铺及产品线年度规划目标，统筹平台级大促活动、日常活动和新品首发，制定有效的运营计划和方案，推进店铺年度/季度/月度目标的落地和达成，高效完成经营目标； 2. 与平台建立良好的协作关系，对平台活动、工具和数据进行分析及调研，沉淀有效的运营方法和经验，并对行业、竞争对手的动态进行有效监控及研究，及时提出应对措施，保持平台运营能力行业领先； 3. 熟悉天猫/京东/亚马逊/抖音/拼多多站内推广工具，能协同制定推广策略并监督实施，做好费用和效果管控，并对流量、销量、转化等核心数据负责； 4. 与客服、物流、供应链等后端部门沟通协同，协调公司更多资源，为业务发展助力； 5. 完成团队重点工作的审核与指导，包含不限于活动价格、文案页面、素材优化调整等；同时兼顾人才培养、流程优化等，持续保持团队竞争力和综合能力的领先。
1. 负责全球核心电商KA客户对接工作：深入理解公司的销售策略和管理要求，并确保销售策略在对应KA客户有效落地和关键指标的达成； 2. 建立和维护与KA客户的长期稳定合作关系：定期拜访并做好客情维护，保持及时顺畅的沟通；推动各类商务谈判，找到解决问题的关键杠杆，达成共识与合作； 3. 行业动态和市场情况洞察：及时反馈客户需求和市场信息，并与公司各部门密切协作，制定针对性的销售策略，推动业务流程顺畅进行，提升业务增速。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果； 3、持续关注前沿技术发展方向，参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚； 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。