理想汽车数据科学家(用户增长分析)
社招全职5年以上智能与信息技术地点:北京状态:招聘
任职要求
岗位要求: 1. 本科及以上学历,优先统计学、计算机科学、数据科学或相关专业背景。至少5年数据分析或相关领域工作经验,具有多个分析项目落地经验, 在不同业务场景实施过多个增长分析项目 2. 精通用户增长业务逻辑和方法论,具备深入的业务理解能力和数据分析直觉。 3. 熟练掌握机器学习、数据建模及算法应用,有实际应用经验者优先。 4. 良好的沟通与协作能力,能够高效推进项目实施。
工作职责
岗位职责: 1. 业务增长战略:具备专业的用户增长业务逻辑和方法论, 能制定并执行基于数据驱动的业务增长策略,涵盖用户增长、产品优化、市场扩展等,旨在实现业务目标和收益增长。 2. 用户行为分析:运用数据挖掘技术和客户分层模型深度分析用户行为,需求和痛点,定制化增长策略,推进精细化客户运营。 3. 增长实验与评估:设计和实施增长实验(如A/B测试),采用统计学和机器学习方法评估实验结果,确保策略有效性和持续性。 4. 团队协作:与产品、研发等部门紧密合作,确保数据分析成果能转化为实际业务决策和行动。
包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
相关职位
社招2-3年CSIG技术
1.负责输入法用户增长的数据分析工作,通过数据分析、模型建设挖掘增长方向的机会点及优化策略; 2.主导增长方向的A/B实验和发版效果评估和归因,针对核心指标异动进行深度剖析,并提供切实可行的业务优化建议; 3.针对业务痛点主动发起并执行专项分析,精准定位可优化或改进的业务环节,并协同业务团队推动方案落地实施。
更新于 2025-05-30
社招2年以上QQ音乐-技术类
1.负责QQ音乐平台用户增长的数据挖掘/分析/机器学习/因果推断模型建设工作; 2.负责海量用户的画像建设,并落地到推荐/增长策略; 3.大数据挖掘分析,独立完成专项分析,为策略迭代提供有效建议,探寻增长机会,建设实验机制持续驱动产品增长计划; 4.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,支持用户增长策略的AB实验,并沉淀方法论。
更新于 2025-06-16
社招A235908
1、负责字节跳动各产品用户增长相关分析相关工作,包括指导拉新、预算投入等场景的业务决策; 2、深入理解业务和用户,能够站在业务视角思考问题,并且基于模型或统计能力发起并解决; 3、根据理解用户增长底层业务逻辑,搭建增长指标体系与增长分析模型,挖掘潜在收益路径和空间探索; 4、验证业务动作和收益量化,设计A/B实验或因果推断模型,输出假设验证和优化建议; 5、结合行业数据和理解,参与决策长期业务的发展方向与战略层面指导意见。
更新于 2024-07-15