主分类：数据分析与数据科学
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "数据科学家（实验平台方向）",
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"department": "核心本地商业-美团平台",
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"job_category": "商业分析类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "1. 研究、试点和推广应用更多科学实验方法，包括但不限于ABTest、商品分流、时间片轮转、Causal Impact、工具变量法、DML等，在美团丰富多样的业务场景中进行数据科学赋能。\n2. 建立并持续完善科学实验机制，和产研一起推动实验平台的迭代或升级，打造业界一流水准的公司级实验平台。\n3. 负责业务场景下实验方案设计、关键结论回收以及业务洞察。\n4. 了解AI在因果推断、实验设计的前沿应用。",
"requirements_text": "1. 大学本科及以上学历，数学、统计学、计算机、经济学等相关专业优先。 \n2. 3年以上数据科学或商业分析相关工作经验，具备独立完成复杂分析项目的能力。 \n3. 对AB实验或因果推断有着深入了解，持续关注行业进展。\n4. 富有商业洞见，且能够熟练运用AB实验设计、常用建模方法来开展增长策略设计与优化，有B端、补贴或者履约场景复杂实验方案设计经验的优先。\n5. 将AI辅助融入数据科学工作流的实践经验优先。",
"skills": [AI生成
"建模",
"商业分析"
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"preferred_qualifications": "1. 大学本科及以上学历，数学、统计学、计算机、经济学等相关专业优先；4. 富有商业洞见，且能够熟练运用AB实验设计、常用建模方法来开展增长策略设计与优化，有B端、补贴或者履约场景复杂实验方案设计经验的优先；5. 将AI辅助融入数据科学工作流的实践经验优先",
"job_highlights": "1. 专业性强，工作氛围好。\n2. 能够接触到丰富多样的业务场景，参与完整的体系化建设。\n3. 团队氛围开放，鼓励创新与数据驱动的文化。"
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"fulltext": "数据科学家（实验平台方向）\n数据科学家（实验平台方向）\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-美团平台\n职位类别：商业分析类\n职位族群：商业分析\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n1. 研究、试点和推广应用更多科学实验方法，包括但不限于ABTest、商品分流、时间片轮转、Causal Impact、工具变量法、DML等，在美团丰富多样的业务场景中进行数据科学赋能。\n2. 建立并持续完善科学实验机制，和产研一起推动实验平台的迭代或升级，打造业界一流水准的公司级实验平台。\n3. 负责业务场景下实验方案设计、关键结论回收以及业务洞察。\n4. 了解AI在因果推断、实验设计的前沿应用。\n\n岗位基本要求\n1. 大学本科及以上学历，数学、统计学、计算机、经济学等相关专业优先。 \n2. 3年以上数据科学或商业分析相关工作经验，具备独立完成复杂分析项目的能力。 \n3. 对AB实验或因果推断有着深入了解，持续关注行业进展。\n4. 富有商业洞见，且能够熟练运用AB实验设计、常用建模方法来开展增长策略设计与优化，有B端、补贴或者履约场景复杂实验方案设计经验的优先。\n5. 将AI辅助融入数据科学工作流的实践经验优先。\n\n岗位亮点\n1. 专业性强，工作氛围好。\n2. 能够接触到丰富多样的业务场景，参与完整的体系化建设。\n3. 团队氛围开放，鼓励创新与数据驱动的文化。\n1. 研究、试点和推广应用更多科学实验方法，包括但不限于ABTest、商品分流、时间片轮转、Causal Impact、工具变量法、DML等，在美团丰富多样的业务场景中进行数据科学赋能。\n2. 建立并持续完善科学实验机制，和产研一起推动实验平台的迭代或升级，打造业界一流水准的公司级实验平台。\n3. 负责业务场景下实验方案设计、关键结论回收以及业务洞察。\n4. 了解AI在因果推断、实验设计的前沿应用。\n1. 大学本科及以上学历，数学、统计学、计算机、经济学等相关专业优先。 \n2. 3年以上数据科学或商业分析相关工作经验，具备独立完成复杂分析项目的能力。 \n3. 对AB实验或因果推断有着深入了解，持续关注行业进展。\n4. 富有商业洞见，且能够熟练运用AB实验设计、常用建模方法来开展增长策略设计与优化，有B端、补贴或者履约场景复杂实验方案设计经验的优先。\n5. 将AI辅助融入数据科学工作流的实践经验优先。",
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