对标硅谷: 国内大厂积极争抢海外数据人才

伴随着疫情对美国求职市场的巨大冲击，很多人开始把眼光瞄准了国内。而近几年，国内的数据行业发展迅速，尤其是头部科技公司，大量从海外招聘优秀人才，建立企业内数据科学团队。

在猎头圈，甚至有了“对标Google硅谷”、“对标Facebook硅谷”的招人战略。

以腾讯为例——

腾讯视频在2019年年底挖走了在湾区科技圈深耕15年的Uber L6级别的数据科学家Elise Jiang，她是斯坦福博士，曾在Uber带领200人团队。Elise在腾讯视频建立数据科学部门，目前正在广泛招聘数据科学人才。而且数据科学部在腾讯视频属于一级部门定位，是整体去主动升级腾讯视频的各个业务能力的，并非是被动支持的角色。

除了腾讯，今年大力在海外扩张的字节跳动，也在积极争抢数据科学家与数据科学方向的商业策略产品经理。

字节跳动对数据人才有什么样的岗位要求呢？

让我们来看看几则招聘帖——

招聘帖1：今日头条｜数据分析经理

招聘帖2：今日头条｜商业化中台｜国际化商业策略产品经理（数据科学方向）

这两份招聘帖，分别是数据分析经理与产品经理——不论是国内精英还是海外人才都非常热衷的热门职位。由于今日头条的商业模式（广告盈利，这也是包括Google、Facebook在内的绝大多数科技巨头的盈利模式），所以这些岗位都非常强调数据驱动营销、营销效果评估、统计建模驱动商业决策。不难看出，这两份职位无疑都提到了以下几点招聘要求：

1. 数据驱动营销: 归因分析、营销效果评估
2. 数据分析: SQL、Python、R
3. 统计与数学模型: 数学模型、预测模型、A/B测试、机器学习

根据国内头部科技公司对数据人才的招聘趋势，我们对营销分析人才和数据科学人才分别给出以下不同的经验履历打造建议：

针对营销分析人才的履历建议：

1. 迅速拥抱高阶数据分析，往营销数据科学家的职业轨道进阶

2. 全面掌握营销效果评估的统计建模方法

3. 全面掌握以A/B测试为典型的因果实验方法

4. 精通SQL、Python（或R）

5 深度积累统计建模经验

针对数据科学人才的履历建议：

1. 深入了解营销产品、广告产品等商业化应用场景

2. 尽快拥抱“绝大多科技巨头公司本质上都是营销科技公司”这样的思维模式，明白广告营销业务场景与数据科学之间不可分割的紧密联系

3. 积累在营销与广告领域的数据科学项目经历，提升商业意识与市场洞察

4. 将数据科学沉浸在商业场景中，衔接工业界与学术界的鸿沟

那么，该怎么做才能全面掌握营销效果评估的数据科学方法、并深度应用到商业场景中呢？

科技巨头广告业务中的数据科学

无论中美，广告业务都是科技巨头们赖以生存的头等业务。科技巨头开发各种各样的商业变现产品，为广告主提供优越的投放平台，并且为广告主衡量广告效益，以达到获取更多、更持久的广告客户的商业目的。

数据驱动营销是用科学的归因方法来衡量不同的营销手段带来的经济回报。用ROI来衡量广告客户每一笔营销开支。用统计建模的方法（行业内被称为营销组合建模，Marketing Mix Modeling）来解释商业指标的每一个影响因素，并利用模型结果来进行销量预测与预算优化。最后实现科学地归因每一个营销活动，所有决策有据可依的数据驱动决策的理想商业境界。

注意：但凡在岗位描述上写到提高营销有效性、营销效果评估、归因分析、数据驱动营销策略、建立业务数据模型等等，这些词汇指代的都是Marketing Mix Modeling营销组合建模这种业内盛行的专业方法。

营销组合建模，这个技术在美国存在了40年。现在，我们很高兴地看到，大洋彼岸的中国也开始广泛应用于各大头部科技公司了！可以看出，学好这个西方舶来品，可以帮助你不论在美国，还是在中国，都建立强大的职业发展根基，拥有更多高阶的职业选择。

可以说，营销组合建模已经是这个时代，科技巨头的广告业务最离不开的数据科学技术了！

MarTechApe从2018年起，就与全球最大广告集团WPP的数据总监、营销分析经理联手推出，业内标准流程的《营销组合建模企业级训练营》，填补这一领域的人才培养空白。

从我们的项目中，毕业了将近200名学生，斩获各大公司数据岗位offer：

Marketing Mix Modeling Bootcamp往期学员拿到的面试机会以及全职工作OFFER包括Google、Facebook、Twitter、LinkedIn、Uber、Wayfair、Walmart、Accenture、Pepsi、Bloomberg、Square、Deloitte、Salesforce、AT&T、JP Morgan、Mediamath、GroupM等互联网科技公司、咨询公司、广告传媒公司、金融机构。 — Marketing Mix Modeling Bootcamp往期学员拿到的面试机会以及全职工作OFFER包括**Google、Facebook、Twitter、LinkedIn、Uber、Wayfair、Walmart、Accenture、Pepsi、Bloomberg、Square、Deloitte、Salesforce、AT&T、JP Morgan、Mediamath、GroupM**等互联网科技公司、咨询公司、广告传媒公司、金融机构。

今天，《营销组合建模企业级训练营》正式开启第10期的招募！

1.营销组合模型训练营是什么？

营销组合模型训练营（Marketing Mix Modeling Bootcamp）是MarTechApe的宝藏项目，由全球最大广告集团 WPP美国办公室的数据总监以及营销分析经理共同授课。在训练营中，你将学习在真实商业情境中如何用营销组合模型解决广告营销最核心的问题——科学合理地评估不同广告对品牌和销售的影响，以统计模型的结果来科学优化广告预算。

训练营的学员收获了:

真正意义上的“用数据和模型解决营销中最重要的问题”的经历。
熟练掌握SQL、R、Tableau等时下最流行的数据处理语言，并用这些技能解决实际问题。
大大提高Media/Advertising Industry的商业意识，熟悉不同媒介渠道的广告活动对不同商业指标的不同回报率（ROI）与有效性（Effectiveness），学会用“营销效果”的视角看待营销活动，理解各大公司市场营销部门、消费者洞察部门的痛点。
跳出学校作业的框架，上手真正商业情境中、实际工作中的实战案例。让校园与实际工作无缝衔接。将学到的Analytics思维方式泛化到其他应用场景，面对Case Study建立系统性解决思路。
提升项目演示Presentation技能，学会如何从原始数据中挖掘具有意义的故事。为客户解决实际问题，提高Business KPI。
完成项目后，辅导老师将帮助你利用这一个惊艳的项目背景打造最引人注目的简历；所有学员获得内推机会，优秀学员获得一对一面试辅导。

2.学员对训练营评价如何？

Marketing Mix Modeling Bootcamp开办至今，收获了大量好评，学员们都觉得Bootcamp的质量非常高，在节课后给我们发来了很多让我们非常感动的评论：

3.训练营老师是谁？

1. 全球最大广告传媒集团WPP | 数据总监

商业分析高级专家
拥有7年数据分析经历
各类SQL、Tableau疑难杂症的go-to person

2. 全球最大广告代理公司GroupM | 营销分析经理

营销效果分析专家。为十多个每年广告预算上亿美元的大客户提供营销效果评估、销售预测等解决方案
拥有6年Marketing Mix Modeling等高阶分析经验，具有丰富的训练新人和带领团队的经验
毕业于Columbia University统计学系

今天，我们非常骄傲地宣布

Marketing Mix Modeling Bootcamp第十期

正式开始报名！

接下来我们就看看训练营的具体课程内容吧！

4.在Bootcamp中可以学到哪些内容？

整个bootcamp分为广告数据源概况、数据处理与可视化、统计建模、深度诊断，共计24小时课时，在两个月内完成。
周末Online Live授课，课后完成老师布置的作业，助教团队在班级群随时答疑，直播录像永久回放。
课程内容涵盖了数据分析岗位的完整工作流程（analytics cycle）：
- 数据收集 Data Acquisition
- 数据处理和清洗 Data Processing
- 数据可视化与商业洞察 Data Visualization & Data Story-telling
- 统计建模 Modeling
- 模型优化 Optimization
- 销售预测 Simulation
- 深度诊断 Side Diagnostics
- 结果展示 Presentation
每位学员将有一套亲自做的Data成果作品和一套Model成果作品，以及一段完整的为客户解决实际问题的经历。
结课后，每位学员获得提升简历的Project Experience完美描述，所有学员获得内推机会！优秀学员获得额外一对一面试辅导。
报名的学员可在开课前一周获得详细的Syllabus。

学员在前四周会聚焦在数据处理和商业洞察上。学员会面对大量的营销活动数据（如Display、Search、Social、Video、TV等广告数据），根据Media Data的数据源与结构来处理纷繁复杂的数据。并用可视化来呈现出数据洞察。你将学会如何搭建一个数据库、如何利用SQL去处理未经处理的、大型原始数据集，并利用Tableau对数据进行可视化分析。你还将完成对一份数据的商业分析。简而言之，我们将以Data Processing >> Data Visualization >> Insights Generation这样一套体系，系统加强你的数据分析能力以及商业意识。

在真实的世界里，模型用来回答各类不同的商业问题，帮助决策者作出最优的决策。在本次bootcamp的第四～第八周中，你将建立一个真正的Marketing Mix Model！掌握模型最核心的秘诀，调整各类模型参数、学会解读模型结果、优化营销预算、精准预测销售走势。在这个过程中，学会将商业问题翻译成模型问题，用不同的分析手段来回答不同的营销问题，真正做到数据驱动战略决策。

在向你的观众解释Marketing Mix Modeling的模型结果时，Side Diagnostics（深度诊断）往往是一个让你的受众通过商业意义来理解模型结果的重要手段。模型的解释力以及与商业可行性的融合性是决定你的受众是否“买账”的关键因素。因此，Marketing Mix Modeling专门加入深度诊断部分，教你如何用统计的方法说服你的受众！