腾讯音乐QQ音乐数据科学家（用户增长）

1.设计营销效率模型，优化广告投放、用户增长预算分配及站内资源（定价/引流/促销）组合策略； 2.研究用户生命周期价值（LTV），挖掘高潜力用户群体与增长机会，驱动精细化运营； 3.结合消费心理学与社会学洞察，构建用户行为预测模型，提升”人-场”匹配效率； 4.从业务问题拆解、假设抽象到数学建模全流程推进，运用机器学习量化核心业务指标的关键影响因子，基于海量历史数据进行验证、预测、归因及策略模拟； 5.设计实验框架（如A/B测试）验证策略有效性，建立因果推断模型和统计模型量化资源投入ROI； 6.推动模型工程化落地，主导从实验验证（POC）到生产环境部署的全流程，构建高效的实时特征工程管道，保障模型在实际业务中的顺利应用与持续优化。

关于我们： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。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。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台。我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 职位描述 Job Description 1. 深入理解行业业务逻辑与用户生命周期，通过用户行为分析、消费心理建模、多源数据融合，诊断业务增长瓶颈，设计可落地的用户价值提升策略（如会员分层运营、场景化精准触达、流失用户挽回等）。 2. 主导端到端增长项目：独立完成从业务需求拆解->实验设计->用户特征工程->预测模型开发（如客户分群/LTV/传播裂变因子挖掘）->策略效果归因的全流程。 3. 搭建业务分析框架：结合行业特性（如电商高频转化、内容平台沉浸度驱动、金融行业信用风险维度），设计可解释的用户标签体系与归因模型，输出用户洞察报告指导产品迭代与运营策略。 4. 与搜索推荐、产品、运营团队紧密协作，推动增长实验、A/B测试落地，结合AI模型结果，持续优化产品与内容分发策略。 5. 支撑用户增长策略的算法能力沉淀与平台化建设，推动AI在个性化推荐、多模态建模、用户行为预测等方向的深度应用。 1. Drive business growth strategies through deep user analytics and lifecycle value modeling, focusing on solving real-world problems like member tier operation, scenario-based engagement, and churn recovery. 2. Own full-cycle projects from business diagnosis to deployment: 3. Develop industry-specific frameworks: Design interpretable user tagging systems and attribution models tailored to sector characteristics (e-commerce conversion loops, content engagement drivers, etc.) 4. Collaborate closely with Search & Recommendation, Product, and Operations teams to run growth experiments and optimize strategies based on AI insights. 5.Contribute to platform-level capability building for scalable, AI-powered growth solutions across personalization, multi-modal modeling, and user behavior prediction.

Team and Role Introduction: Lazada Pay业务分析团队致力于国际支付金融的业务增长，赋能东南亚电商的同时，发展丰富多样的金融服务和产品；如果你是一个充满活力的个体，具有经过验证的业务影响力、分析能力、卓越的沟通和项目管理技能，Lazada Pay业务分析团队是你的理想平台。 我们Lazada Pay业务分析团队正在寻找真正以客户为中心的自我驱动候选人。深入挖掘数据，展示出强大的分析能力来解决复杂的挑战，并使用SQL和其他可视化工具来提取和分析数据，做出有洞察力的可视化。利用你的专业知识发现业务机会点，并推动可扩展的效果改进。对于BA职位，我们寻找展现出强商业敏锐度和战略灵活性的你，独立主导项目，促进各合作团队之间的策略挖掘、策略落地。同时启动和管理多个分析项目，涵盖多个业务增长主题。 加入我们，共同塑造产品和业务的未来！ Responsibilities: -对LazPay支付金融业务的用户/营收增长提供数据策略挖掘，通过专业的方法论，助力业务增长。 -构建数据模型、仪表板和分析报告：发挥数据技能（统计学、机器学习等）和技术手段（Python、SQL、Excel等）上的优势，实现业务流程的效率和实际成果的提升。 -与产品和运营的战略协同：与业务团队紧密合作，通过数据分析细化和确立商业策略，并确保最大的商业影响和价值贡献。 -技术和数据驱动的创新：将业务需求和洞察转化为可行的策略动作，设计自动化工具和解决方案，推动效率和影响力提升。 -与商业智能（BI）、数据科学家、算法和产品经理等多个职能无缝合作，设计和实施实用的数据分析框架，为内部合作团队提供创新的数据报表、创新可规模化的解决方案，提升生产力和效率，并对组织和业务产生持久的影响。 -有效沟通：领导内部沟通活动，包括撰写启动电子邮件、更新、公告和新闻简报，推动组织内部一致性。

1、基于蚂蚁/网商的海量数据，研究数据科学、ab实验、建模预测等方面的技术，在产品、运营、研发等场景中进行数据分析、ab实验设计、效果评估和建模预测优化等工作； 2、研究统计分析、ab实验、因果推断、数据挖掘等方面的前沿技术，推动这些方面的技术更深层次的探索，形成技术创新并沉淀方法论或者应用工具； 3、围绕互联网金融场景的业务增长问题，主动发掘增长机会成立项目，运用数据科学的实验方法，设计实验迭代，推动业务的真正增长； 4、研究用户行为变化背后的底层逻辑，建立用户决策的驱动因素分析结论，并将它应用到解决实际业务问题中。