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字节跳动高级数据分析师(ROI方向 )-生活服务

社招全职2年以上A37502B地点:上海状态:招聘

任职要求


1、本科或以上学历,2年以上数据分析经验,数学、统计学、经济学、计算机专业优先;
2、具备基础统计学知识,熟练使用SQL完成复杂数据处理,精通Python、R等常用数据技术者优先;
3、熟练掌握因果推断相关的模型和分析方法,包括AB实验、…
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工作职责


1、负责抖音生活服务方向资源管理相关数据分析工作,包括制定钱效ROI和流量评估体系、优化迭代ROI模型、通过分析指导不同方向预算投入决策;
2、深入理解市场营销、商家商品运营、创作者运营、流量效率等业务,将各业务线共有的问题抽象为统一的数学框架;协同模型组生产ROI评估方案,制定评估标准,并向各业务线分析师输出提炼后的标准和方法论;
3、完善预算投入和资源使用效率相关数据建设和工具化建设,协同产品搭建资源管理平台,提升业务看数效率;
4、基于钱效数据和业务理解,参与决策各业务线的长期预算分配与战略层面指导意见。
包括英文材料
学历+
数据分析+
SQL+
还有更多 •••
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社招2年以上A208201A

1、负责抖音生活服务方向资源管理相关数据分析工作,包括制定钱效ROI和流量评估体系、优化迭代ROI模型、通过分析指导不同方向预算投入决策; 2、深入理解市场营销、商家商品运营、创作者运营、流量效率等业务,将各业务线共有的问题抽象为统一的数学框架;协同模型组生产ROI评估方案,制定评估标准,并向各业务线分析师输出提炼后的标准和方法论; 3、完善预算投入和资源使用效率相关数据建设和工具化建设,协同产品搭建资源管理平台,提升业务看数效率; 4、基于钱效数据和业务理解,参与决策各业务线的长期预算分配与战略层面指导意见。

更新于 2025-04-10北京
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社招5年以上产品类-平台型

我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家,负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行,打造面向未来的数据驱动型基础设施, ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划,满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队,建立一套简易高效率的资产维护工具,帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典,正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库,它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据, ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者,并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent, 可落地接管数据常寻与分探索类场景, 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地,并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者,更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破: ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限,构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台,让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系,实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变,显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品,支撑高德多条业务线(导航、出行、本地生活 等)共性需求,避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式,能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设,例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路(如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率),形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。

更新于 2026-04-01北京
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社招5年以上产品类-平台型

我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家,负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行,打造面向未来的数据驱动型基础设施, ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划,满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队,建立一套简易高效率的资产维护工具,帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典,正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库,它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据, ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者,并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent, 可落地接管数据常寻与分探索类场景, 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地,并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者,更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破: ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限,构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台,让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系,实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变,显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品,支撑高德多条业务线(导航、出行、本地生活 等)共性需求,避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式,能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设,例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路(如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率),形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。

更新于 2026-04-01北京
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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型(LLM/MLLM/SD/CV/NLP)统一的AI平台QuickSilver,负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源,基于自建的训推引擎,为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务;包括数据管理,模型管理,模型训练、压缩、推理、部署,服务管理,资源调度等一系列能力。 工作职责: 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程,包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构,设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能,提升系统稳定性和可扩展性

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