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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7517185802675063048

数据科学家(多媒体性能)-TikTok

未披露 · 深圳 · 字节跳动

主分类:数据分析与数据科学
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "数据科学家(多媒体性能)-TikTok",
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        "work_category": "全职",AI生成
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        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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        "degree": "获得本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责构建音视频点播、直播和图片业务全链路性能和体验指标体系,设计及搭建数据仪表盘,建立数据质量保障机制,确保性能指标数据的准确性和易用性;\n2、支持业务数据需求和归因分析,通过指标拆解定位数据异动归因,主动识别或根据业务需求进行性能相关专题分析,提出有效的策略优化建议;\n3、负责性能相关策略的实验分析,评估不同技术优化方案对用户体验的影响,应用因果推断模型分析非实验场景下的性能优化效果,探索QoS与QoE的因果关联模型和评估体系,量化性能优化对业务指标的提升;\n4、数据挖掘及应用建设,包括实验防劣化预警,实验分析评估自动化,异动归因,搭建因果推断模型应用等,支持数据分析效率的提升和更科学的策略评估;\n5、与跨职能团队合作,如产品、研发等,解决在线问题,推动解决方案质量不断提高。",
        "requirements_text": "1、获得本科及以上学历,数学、统计、计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、熟练掌握SQL和Python等数据分析工具,熟悉大数据处理技术框架(如Hive等);\n3、精通AB实验设计和分析方法,具备扎实的因果推断和统计学基础,具有统计分析、数据挖掘、因果推断等相关工作经验;\n4、优秀的数据敏感度和业务洞察力,良好的跨团队沟通和协作能力,主动性强,能够独立推动数据分析项目落地。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "数据分析",
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            "数据挖掘"
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    "fulltext": "数据科学家(多媒体性能)-TikTok\n职位描述\n1、负责构建音视频点播、直播和图片业务全链路性能和体验指标体系,设计及搭建数据仪表盘,建立数据质量保障机制,确保性能指标数据的准确性和易用性;\n2、支持业务数据需求和归因分析,通过指标拆解定位数据异动归因,主动识别或根据业务需求进行性能相关专题分析,提出有效的策略优化建议;\n3、负责性能相关策略的实验分析,评估不同技术优化方案对用户体验的影响,应用因果推断模型分析非实验场景下的性能优化效果,探索QoS与QoE的因果关联模型和评估体系,量化性能优化对业务指标的提升;\n4、数据挖掘及应用建设,包括实验防劣化预警,实验分析评估自动化,异动归因,搭建因果推断模型应用等,支持数据分析效率的提升和更科学的策略评估;\n5、与跨职能团队合作,如产品、研发等,解决在线问题,推动解决方案质量不断提高。\n\n职位要求\n1、获得本科及以上学历,数学、统计、计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、熟练掌握SQL和Python等数据分析工具,熟悉大数据处理技术框架(如Hive等);\n3、精通AB实验设计和分析方法,具备扎实的因果推断和统计学基础,具有统计分析、数据挖掘、因果推断等相关工作经验;\n4、优秀的数据敏感度和业务洞察力,良好的跨团队沟通和协作能力,主动性强,能够独立推动数据分析项目落地。\n1、负责构建音视频点播、直播和图片业务全链路性能和体验指标体系,设计及搭建数据仪表盘,建立数据质量保障机制,确保性能指标数据的准确性和易用性;\n2、支持业务数据需求和归因分析,通过指标拆解定位数据异动归因,主动识别或根据业务需求进行性能相关专题分析,提出有效的策略优化建议;\n3、负责性能相关策略的实验分析,评估不同技术优化方案对用户体验的影响,应用因果推断模型分析非实验场景下的性能优化效果,探索QoS与QoE的因果关联模型和评估体系,量化性能优化对业务指标的提升;\n4、数据挖掘及应用建设,包括实验防劣化预警,实验分析评估自动化,异动归因,搭建因果推断模型应用等,支持数据分析效率的提升和更科学的策略评估;\n5、与跨职能团队合作,如产品、研发等,解决在线问题,推动解决方案质量不断提高。\n1、获得本科及以上学历,数学、统计、计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、熟练掌握SQL和Python等数据分析工具,熟悉大数据处理技术框架(如Hive等);\n3、精通AB实验设计和分析方法,具备扎实的因果推断和统计学基础,具有统计分析、数据挖掘、因果推断等相关工作经验;\n4、优秀的数据敏感度和业务洞察力,良好的跨团队沟通和协作能力,主动性强,能够独立推动数据分析项目落地。",
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