Marketing Measurement Data Scientist

任职要求

职位描述

<p></p><p style="text-align: left"><strong>营销效果衡量（MMM &amp; Attribution &amp; Incrementality）</strong></p><ul>建立并完善归因模型，结合 last-click， data-driven attribution和多触点归因模型（MTA），统一各区域归因逻辑</ul><ul>开展 Incrementality Test、GeoLift test, Holdout Test 与 Lift Study，校准模型输出</ul><p style="text-align: left"><strong>实验设计与因果推断</strong></p><ul>主导 A/B 测试与准实验（Difference-in-Differences、Synthetic Control）设计与分析</ul><ul>构建实验框架，覆盖 landing page 优化、定价测试、促销策略验证等场景</ul><ul>与市场团队合作定义 KPI，确保实验具备统计检验力</ul><p style="text-align: left"><strong>国际市场分析</strong></p><ul>针对不同成熟度市场（成熟市场 vs. 新兴市场）定制测量方案，处理数据稀疏、渠道差异与隐私合规等挑战</ul><ul>分析各区域消费者行为差异，输出本地化的投放策略建议</ul><ul>整合 Google、Meta、TikTok、本地媒体平台（如 Line、Kakao、Yandex）的数据源</ul><p style="text-align: left"><strong>数据基础设施与自动化</strong></p><ul>与数据工程团队协作，构建营销数据 pipeline（ETL → 特征工程 → 模型推断 → BI 看板）</ul><ul>开发自动化报告模块，减少人工取数负担，提升各市场营销团队的数据自助能力</ul><ul>维护统一的 Marketing Data Mart，确保跨市场口径一致性</ul>

任职资格

<p></p><p style="text-align: left"><strong>必须具备</strong></p><ul>统计学、数学、计算机科学、经济学或相关专业本科及以上学历</ul><ul>3 年以上 marketing analytics 或 growth analytics 工作经验</ul><ul>扎实的统计基础：回归分析、贝叶斯推断、时间序列、因果推断</ul><ul>熟练使用 Python 或 R 进行建模</ul><ul>精通 SQL，能独立完成大规模数据提取与处理</ul><ul>有 Attribution, Incrementality Measurement 和Attribution 的落地经验</ul><p style="text-align: left"><strong>加分项</strong></p><ul>有 Robyn、Meridian、LightweightMMM 等开源 MMM 框架使用经验</ul><ul>熟悉 causal inference 工具库（DoWhy、CausalImpact）</ul><ul>有多国市场（APAC、EMEA、LATAM）数据分析经验</ul><ul>了解 iOS ATT、GDPR等隐私法规对测量体系的影响</ul>