大家好 有监於当初出国前在ptt上得到不少帮助，目前我们团队正在扩张中，希望能来分享一下 在新加坡工作的心得&徵到合适的夥伴；文章上半部是心得，下半部是职缺资讯。 [Shopee工作心得] 1. 先介绍背景: 6年银行资料分析经验 (DE -> DS? -> PM) ，在Shopee工作约1.5年 日常任务是带领团队用数据分析协助Shopee的产品成长、精进使用流程以及达成商业目标 KPI；目前有15+个人，预计在H1会成长到20人，最近还另外接手了另一个团队， 主要任务是做Shopee相关金融产品的数据分析，目前有6个人，在H1预计会增加到12人， 也是这篇文章主要想招募的团队成员。 2. Why Shopee? 2012~2018这6年银行业刚好碰上Big Data/AI + Fintech的浪潮，加上我待的数据部门有 很多有意思的专案跟同事，所以原本没有特别考虑转换跑道。但待久了开始发现，其实部 门内很多事都在绕圈子或推得很慢，例如你拿每年的roadmap出来看，年初列个10点年末 做不到2, 3点，明年要做的事情都只是今年的换句话说。我想这是因为，扣掉那种 Analysis/Model as a business的案例，其实资料分析/资料科学就只是业务的一个环节 ；所以你选择的产业以及业务，就会直接决定你做DA/DS的应用上限。 Shopee目前在东南亚6个国家都有支付业务 (Airpay or ShopeePay) ，在印尼可以做有利 息的分期付款(ShopeePay Later)，在泰国、越南跟印尼也有提供让小型商家变成代收代 付各类费用据点的服务(Shopee Mitra)，App中也包含需多数位产品(Digital Products) 可以购买，像是电信流量、水电费、机票车票、娱乐票券…等等。另外我们也已经在新加 坡申请纯网银执照，如果年中顺利拿到，那可以做的金融业务会更多更广。 “Banking is necessary; banks are not” 在银行做数据分析的人应该都对这句话很熟 ，或许在台湾感受不到，但这的确是正在发生的事实；那与其在金融产业成熟的台湾做数 据，或许考虑东南亚这块前途无限的市场也是一种选择。 3. What will I do in Shopee? 负责任的讲，这个目前还在规画，主要是2个礼拜前Sea group(Shopee母公司)正式把 Digital Financial Service相关服务整并成Sea Money，很多业务的目标会在这几周会逐 渐明朗。 但我可以先拿目前带的另一个组做为例子。 我自己觉得Shopee是这样的：机会有多大、不稳定性就有多大。 会有这个特性是因为Shopee本质上还只是个成立4年多的新公司，就算他的branding做得 很好让你觉得这是个大公司，新公司会有的问题与机会他都会有。 我们目前的Daily work是协助产品线跟产品经理达成业务目标；产品这个词在Shopee可以 看做是一个App上的Feature。e.g. Search, Promotion, Ads…等 这边有两个问题要考虑(1). 这个产品需不需要/有没有办法用分析支持； (2). 业务问题 到你手上能做成什麽样的数据题目 (1) 通常产品在成长初期其实不太需要数据跟分析支持，当业务闭着眼睛做都会成长的时 候，其实业务方并不会特别依赖数据；通常是业务发展碰到瓶颈、老板压KPI这种时候， 分析或模型才派得上用场；但等到那个时候再来切入已经太慢了，因为如果没有先准备好 数据，就算有再厉害的分析技能也派不上用场，所以我们会跟DE Team合作，先在必要的 行为路径上设计行为埋点追踪，这个目的是为了确保数据在将来可以为分析服务。所以这 个阶段的任务会以building tracking points, ad-hoc analysis与monitoring为主。 (2) 当业务成熟後 (通常新业务3~6个月後就会碰到这个问题) ，业务题目就会以千奇百 怪的形式冒出来，我们目前支援的方式大概分成3种形式 a. Analysis + Consulting: 这种通常是业务方抛个很大的业务问题後，我们要找到合适 的切入点做分析以及可以反映现实的指标做衡量。举例来说，卖家在Shopee上怎麽成长的 ？这个成长有迹可循吗？我们的App可以设计什麽功能协助他们成长？ 目前我们定期会针对这类型的题目跟不同的产品团队进行Sharing，从中去培养双方的合作 默契以及共同找出业务的下一步该如何发展。 这类问题看似简单，但其实是分析团队中最常被低估的一块，靠近业务不代表只能用一些 技术含量不高的方式，Kaggle最近一年多了一种叫Analytics分类的比赛，其实就是给你 一个Business Problem，让你用各种方式去做分析试着解决这个问题，有兴趣的人可以上 去看看前几名的作品。 b. Model + Analysis: 这种题目可能熟悉的人比较多，但通常我们不会接纯建模的题目 ，举例来说：图片辨识、文字翻译…这类Model as a Service的题目会由DS Team去接； 我们做的题目包含协助业务团队找到Target Audience发推播提升performance、针对关键 客群做Churn Prediction、对App上某些版位做Personalization…等，这些问题的特性是 ，模型并不完全解决业务问题，你做完Personalization把有兴趣的人导到Campaign後可 能只提升了CTR，因为CR更多仰赖内容，那这些进来的人买或不买的原因是什麽？数据能 给出什麽样的建议，要解决这类型的问题又会回到第一种的合作模式。 c. Experimental design + Causal Inference: 科技业做A/B Test去衡量一个改变是否 真的有效是常态，但A/B Test有没有效又是另一件事，尤其如果一个礼拜有两三组实验同 时要上，你如何确保这些实验之间不相互受到影响；另外从分流、间接到验证，这些过程 要怎麽做才能更自动更快，这些问题的短期方案都会由我们DA Team去提供、同时我们也 在长期方案上跟开发团队相互合作去架设平台。 而Causal Inference要解决的问题其实跟A/B Test是一样的：就是要去验证一个改变是否 真的有效；但有时候你会受到限制不能做A/B Test，例如，这个Feature只在大促期间上 线，你不可能拿双11或双12的业绩做实验，这个时候如果要验证Feature有效性，我们会 拿大促期间的资料做事後的因果推论验证。 4. Career prospects 关於职涯发展，我分成Junior(less 2 yr working exp)、Senior(2+ yr working exp)跟 Expert来看。 (1) Junior我建议不要来比较好，主要是新公司制度并不完整，你可能练不到什麽实力同 时很多机会到你手上也不容易做出来，因为整个公司节奏都很快，所以重要的需求时间都 很赶。而且公司跟竞争公司的薪资对标一定是先从上面开始，因为好的主管才带得动团队 ，所以Junior在这块是弱势的。 (2) Senior的话，跳槽薪资涨幅就看你过往工作经验的识别度以及谈薪技巧，所以才会有 下面那个5-8k；附带一提，当初我谈的并不是很好，离职前在台湾谈到另一份公司给的 offer是+40%左右，但Shopee我只谈到+5x%，但觉得能同时跨过换产业跟换国家两个职涯 门槛，加上自己英文没有很强，对公司来说也是承担了culture fit的风险，所以我当时 还是接了。 But，新加坡互联网公司的薪资涨幅会比台湾高很多，虽然每年不太相同，但依照去年新 加坡景气比较低迷的状况，我听到的数字还是有不少落在7~15%，然後厉害的会比这个再 高上一截。 食衣住行成本，版上文章很多我就不讨论了，绝对金额花费跟台北差不多，居住成本占总 薪资的比例也跟台北相似(10~20%)；比较贵的是医疗成本，公司虽然可以一年实报实销 1,000SGD，但看个小病大概也要50~100SGD。 需要特别一提的是税率：如果只讨论所得税的影响，在新加坡，赚200万台币大约等於在 台湾赚220万台币、赚300万台币大约等於在台湾赚345万台币，所以除了税低之外，随着 薪资越来越高，这个差距还逐渐在扩大。我觉得这对高阶人才还是相当友善的。 (3) Expert级别的大大，如果对Reg BI这个部门有兴趣的话，欢迎先投履历或先聊聊，我 直接拿履历去问我老板有什麽合适的缺可以专门开给你…XD，或着先参考下方的Lead职缺 (4) 如果对我原本带的团队有兴趣，也可以投Senior Data Analyst - User Behaviour & Product Analytics这个职缺，相关连结也附在下面。 ================================================================================ [公司名称] Shopee Singapore Pte Ltd [公司网址] http://shopee.sg/ [公司地址] 5 Science Park Drive, Singapore Science Park 1, Singapore [公司简介] Shopee is the leading e-commerce platform in Southeast Asia and Taiwan. It is a platform tailored for the region, providing both buyers and sellers with an easy, secure and fast online shopping experience through strong payment and logistical support. [职位及待遇] Data Analyst Lead - Business Analytics 5K - 8K SGD/ month Data Analyst Lead - Brand Analytics 5K - 8K SGD/ month Senior Data Analyst - Financial Services Analytics 5K - 8K SGD/ month Senior Data Analyst - User Behaviour & Product Analytics 5K - 8K SGD/ month (以上数字参考自meet.jobs，因为我不是HR不宜直接给出太细的薪资数字) [工作内容/应徵条件] Data Analyst Lead - Business Analytics < https://careers.shopee.sg/job-detail/1902/ > Data Analyst Lead - Brand Analytics < https://careers.shopee.sg/job-detail/2183/ > Senior Data Analyst - Financial Services Analytics < https://careers.shopee.sg/job-detail/2312/ > Senior Data Analyst - User Behaviour & Product Analytics < https://careers.shopee.sg/job-detail/2024/ > [工作时间] 弹性上下班，符合新加坡的劳动相关法规 [应徵方式] 1. 直接於网站投递履历 2. 寄信至[email protected]，主旨"[Resume] 职缺 - 英文姓名/拼音 3. 有其他问题可以站内信问我，如果太多人询问相同问题我会再打一篇回覆。谢谢大家 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 118.201.124.123 (新加坡) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1584274940.A.FA3.html ※ 编辑: winterfield (119.56.109.101 新加坡), 05/29/2020 17:34:24