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    数据科学实习生 - TikTok用户增长

    数据科学实习生 - TikTok用户增长

    职位月薪:面议

    数据科学实习生 - TikTok用户增长

    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 5
    • 工作经验: 在校生
    • 工作地点: 上海市
    • 学历要求: 本科
    • 招聘人数: 1人
      福利待遇:
    • 五险一金
    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    职位描述

    职位描述:团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。TikTok用户增长团队负责TikTok全球增长,用产品、技术驱动业务增长,让TikTok成为用户优选综合信息平台。我们帮助产品制定量身定做的增长方案,并利用各种营销、产品、数据分析手段达成业务增长目标。我们维护和优化一系列成熟的产品增长方案,并熟练将其应用到各种不同的业务中,推动业务增长;同时当发现新的增长机会时,我们也构建新的解决方案,帮助业务实现突破。日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。1、参与TikTok增长相关的主模型工作;2、参与Foundational Measurement Model方向的数据分析、模型评估、实验设计和数据流建设,帮助团队理解模型迭代对用户增长和业务指标的影响。 职位要求:1、本科及以上学历在读,计算机科学、数据科学、统计学、数学、电子信息、自动化、人工智能、软件工程等相关专业优先;2、有扎实项目经验也可考虑;有推荐系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、信息检索、计算广告、用户增长分析等相关研究或实习经验优先;有数学建模、机器学习竞赛或高质量科研/工程项目经验优先;3、每周可实习4天,优先考虑每周5天到岗的候选人;实习周期3个月,优先考虑可连续实习6个月的候选人;如有课程、论文或毕业安排,需要提前说明可稳定投入的时间段;4、参与推荐主模型相关的数据分析与实验评估,包括特征工程、离线评估、指标拆解、效果归因、数据流建设;支持Foundational Measurement Model方向的数据处理、特征分析、样本构建、模型诊断和案例study;与算法和工程同学协作,定位模型效果波动、样本分布变化、特征覆盖、训练数据质量等问题;基于业务目标设计分析框架,输出清晰的数据结论和可执行建议,推动模型迭代和策略优化;跟进增长、用户行为建模等方向的前沿方法,结合团队场景进行调研、复现或分析验证;5、具备较强的自驱力和责任心,能够在相对开放的问题中主动推进分析;英语可以作为工作语言使用。

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    职位描述:团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。TikTok用户增长团队负责TikTok全球增长,用产品、技术驱动业务增长,让TikTok成为用户优选综合信息平台。我们帮助产品制定量身定做的增长方案,并利用各种营销、产品、数据分析手段达成业务增长目标。我们维护和优化一系列成熟的产品增长方案,并熟练将其应用到各种不同的业务中,推动业务增长;同时当发现新的增长机会时,我们也构建新的解决方案,帮助业务实现突破。日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。1、参与TikTok增长相关的主模型工作;2、参与Foundational Measurement Model方向的数据分析、模型评估、实验设计和数据流建设,帮助团队理解模型迭代对用户增长和业务指标的影响。 职位要求:1、本科及以上学历在读,计算机科学、数据科学、统计学、数学、电子信息、自动化、人工智能、软件工程等相关专业优先;2、有扎实项目经验也可考虑;有推荐系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、信息检索、计算广告、用户增长分析等相关研究或实习经验优先;有数学建模、机器学习竞赛或高质量科研/工程项目经验优先;3、每周可实习4天,优先考虑每周5天到岗的候选人;实习周期3个月,优先考虑可连续实习6个月的候选人;如有课程、论文或毕业安排,需要提前说明可稳定投入的时间段;4、参与推荐主模型相关的数据分析与实验评估,包括特征工程、离线评估、指标拆解、效果归因、数据流建设;支持Foundational Measurement Model方向的数据处理、特征分析、样本构建、模型诊断和案例study;与算法和工程同学协作,定位模型效果波动、样本分布变化、特征覆盖、训练数据质量等问题;基于业务目标设计分析框架,输出清晰的数据结论和可执行建议,推动模型迭代和策略优化;跟进增长、用户行为建模等方向的前沿方法,结合团队场景进行调研、复现或分析验证;5、具备较强的自驱力和责任心,能够在相对开放的问题中主动推进分析;英语可以作为工作语言使用。

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