阿里国际站-数据科学家-杭州

1、统计建模&机器学习：通过回归、预测、优化、分类等建模方法，挖掘用户行为规律，优化产品形态和用户体验，带来业务价值

2、用户理解&业务分析：结合业务目标和需求，使用多种分析方法和工具，为业务提供洞察和助力，例如漏斗分析，路径分析，用户痛点分析，用户分群分析等

3、A/B实验&因果推断：通过A/B实验，PSM&DID，时间序列方法对不同产品策略进行评估，并进行深入的下钻分析和归因分析，对实验迭代提出方向性建议

4、评估体系开发：建设产品指标库和相关应用，分析指标相关性，拆解KPI，定义和开发AI时代的业务指标体系和AI工具度量体系，指导业务和AI做工

5、方法论沉淀和创新，以及工具建设：对实验、分析、建模方法论进行沉淀和创新，建立数据科学方法论，落地到平台工具和AI Agents

1、熟练使用一种或多种分析统计及数据挖掘工具，如：SQL、Python、R 等；熟练使用一种AI工具，如：Claude Code、CodeX、Qoder等；

2、熟悉概率论与统计基础，例如假设检验、统计分布、统计功效、贝叶斯方法、抽样与模拟技术等，

3、有互联网 A/B 实验相关经验，擅长基于实验的数据分析；

4、熟悉机器学习相关技术，例如 XGBoost、随机森林、逻辑回归、LightGBM 等；

5、了解 AI 在数据分析场景中的落地实践，如使用 AI 辅助特征工程、自动 EDA 工具、AI Research；

6、2 年以上数据行业经验。

有以下技能的优先：

1、因果推断相关技术，例如 DAG、结构因果模型（SCM）、LiNGAM；

2、统计建模相关技术，例如时间序列（ARIMA、Prophet、N-BEATS）、异常值检测；

3、深度学习相关技术，例如 Transformer 架构，以及主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）；

4、AI相关技术，例如Prompt/Harness Engineering、RAG、MCP；