钉钉数据科学
校招全职钉钉2026届秋季应届生招聘地点:杭州状态:招聘
任职要求
【必备项】 1、统计学、经济学、计算机、数学相关专业背景本科及以上学历 2、熟练使用SQL,并且至少会一门数据分析语言,如Python、R等 3、具备扎实的专业基础,良好的数据敏感度、较强的逻辑分析能力; 4、良好的沟通能力和团队合作,主动积极,乐于面对挑战 【加分项】 1、有参与过数据科学、分析、数据挖…
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工作职责
我们专注于钉钉用户增长及用户全生命周期成长的数据洞察及数据科学策略落地。 如果你想接触和使用先进的数据科学洞察方法,识别并解决业务中的从未被解决过的问题; 如果你想通过Python/R等流行的语言编写高效的机器学习算法,产出新颖实用的分析图表; 如果你想参与阿里数据科学项目,发挥你的商业sense,发现改变商业决策的洞察; 如果你想沉浸在企业数字化业务,通过数据分析来创造性地提出切实可行的营销策略,并且通过科学的实验设计证明商业效果 …… 那就加入我们吧! 主要职责: 1、参与钉钉用户增长数据分析体系建设,通过报表等形式为业务提供决策支持; 2、参与业务专题数据分析,针对钉钉拉新业务进行深入分析,产生业务或商业洞察; 3、参与业务数据化运营项目,通过运筹优化,因果推断,机器学习等方法,对钉钉拉新获客、用户成长等场景进行潜客挖掘、供需匹配、智能触达,提升业务效率。
包括英文材料
学历+
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.
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
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.
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相关职位
社招5-10年数据科学
1、负责社区/广告/电商数据分析工作,搭建业务指标体系,完善数据归因体系; 2、深入理解业务产品和策略,负责各类A/B实验的设计与分析,抽样调研设计,通过数据分析驱动产品、策略、规则、模型改进,推进优化方案落地执行,助力业务发展; 3、持续跟踪业务数据,监测业务发展态势,为业务指标异常提供预警、监测和解读,降低业务风险; 4、结合行业数据、业界观点和市场趋势,为长期业务发展方向提供战略层面的意见和建议。 5、搭建数据分析指标体系,为业务制定和提升数据应用的价值。 5、基于数据建模能力,解决业务中的科学量化、归因分析等问题。
更新于 2025-09-24北京|上海|广州
社招数据科学岗
1、根据业务发展以及风控能力提升的需要,规划风控系统策略管理的框架并进行持续优化,推动系统策略管理工具的升级; 2、负责风控域的对抗(包括但不限于营销反作弊、反刷单、反欺诈等),对用户/商家/推客/骑手行为等数据进行深度挖掘分析,布控对抗策略,平衡风险损耗与公司发展战略; 3、探索并制定风险指标,进行日常监控、输出分析报告供业务、公司管理层深度了解业务风险,推动业务流程优化。
更新于 2025-06-11北京
社招3-5年数据科学
1、了解推荐算法或者增长策略,使用因果推断、机器学习等技术,主动挖掘流量、推荐、算法策略等方面存在的机会点; 2、通过对业务的敏锐洞察、定性和定量分析、模型建设、以及实验验证,推荐模型和链路优化; 3、建模LTV预估; 4、完成较为深入的专项分析,给出策略建议、科学衡量标准; 5、与跨职能团队高效沟通,推动算法策略应用落地并持续进行优化。
更新于 2025-09-05北京|上海