盒马盒马-数据科学家-上海
社招全职3年以上技术类-数据地点:上海状态:招聘
任职要求
1、背景:计算机、统计学、数学等相关专业,本科及以上学历,3年以上工作经验。 2、技能:熟练使用Python/R/SQL进行数据处理、建模;熟悉Spark/Hive等大数据技术;擅长数据可视化提供简洁清楚的结…
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工作职责
1、业务分析与洞察:围绕特定业务(如流量、营销、供应链、物流履约)做全链路漏斗分析,洞察用户行为和业务瓶颈,定义分层指标和配对指标,给出北极星指标建议并标准化监控。 2、数据建模与应用:运用统计学、机器学习、因果推断、归因分析、Uplift建模等方法,解决流量、营销、供应链、物流履约等领域的实验科学和增量评估问题。 3、策略优化与落地:与算法/产品/运营等角色配合,通过严谨分析方法对于算法/产品功能等(比如供需结构、生态平衡)的迭代提供优化意见,推动优化方案落地并量化效果。 4、实验与评估决策:设计无偏的A/B实验,评估多业务目标的权衡收益,明确不同人群/渠道的边际ROI,构建数据驱动的决策框架。
包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
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1、负责TikTok上线决策机制设计、实验框架与量化评估方法优化、用户与内容理解与挖掘等通用问题,提升决策与分析效率; 2、深入了解产品与推荐在实验评估与上线决策中的难点,设计合理的方案并推动落地; 3、对较难处理的A/B实验(弱显著、弱观测、双边效应、网络效应等场景)作出进阶的统计或机器学习处理,提供有效的分析结论; 4、通过机器学习、统计挖掘、大模型等技术为深入理解用户与内容提供有效的解决方案。
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1、负责TikTok中多个项目的分析工作,包括指标体系搭建、改进效果评估、机会挖掘等; 2、结合数据分析和项目目标,挖掘潜在优化方向,为项目发展和决策提供数据洞察; 3、探索归纳分析方法论,研究分析理论,推进数据产品的迭代优化,提升分析效率; 4、关注跨团队协作沟通、工作优先级制定、指导分析过程等。
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