职位概述
职位名称： 用户研究工程师 / User Research Engineer
所属部门： 用户体验部 / 产品部 / 研究部
汇报对象： 用户研究负责人 / 用户体验总监
职位目标： 该职位旨在将工程化、数据化的思维与严谨的用户研究方法论相结合，通过技术手段高效、规模化地收集、处理和分析用户数据，为产品决策提供坚实、可量化的用户洞察，您将搭建和维护用户研究的数据平台、自动化研究工具，并利用数据挖掘和机器学习技术，从海量用户行为数据中发现潜在问题和机会，驱动产品体验的持续优化。
主要工作职责
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研究工具与平台开发与维护：
- 设计、开发和维护公司内部用户研究数据平台，整合用户行为数据、访谈记录、问卷反馈等多源数据。
- 开发和优化自动化用户测试工具,如眼动追踪数据采集、远程会话录制、A/B测试平台等，提升研究效率。
- 负责研究工具的部署、维护和迭代，确保其稳定性和可扩展性。
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数据驱动的用户洞察挖掘：
- 与数据科学家合作,利用数据挖掘、机器学习等技术，从海量用户行为日志中识别用户痛点、使用模式和流失原因。
- 建立用户行为模型和预测模型,例如用户流失预警、功能使用偏好预测等，为产品迭代提供前瞻性指导。
- 将定性的用户反馈（如客服对话、应用商店评论）进行量化分析，提炼关键主题和情感倾向。
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量化研究与实验设计：
- 设计并执行大规模的量化研究项目,如A/B测试、多变量测试，科学评估产品改版、新功能上线对核心业务指标（如转化率、留存率、活跃度）的影响。
- 负责实验框架的设计、样本量计算、数据分析和结果解读，确保实验结果的科学性和可信度。
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跨部门协作与洞察转化：
- 与产品经理、设计师、工程师紧密合作，将数据驱动的洞察转化为具体的产品需求和设计方案。
- 撰写清晰、有说服力的研究报告和可视化数据仪表盘，向不同层级的 stakeholders（利益相关者）有效传达研究发现。
- 推动数据驱动决策文化在团队内的建立,为其他研究员提供技术支持和培训。
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前沿技术研究与应用：
- 关注并探索前沿的用户研究技术,如自然语言处理在用户反馈分析中的应用、计算机视觉在用户行为分析中的应用等。
- 持续优化研究技术栈,提升团队的研究能力和效率。
任职资格要求
必备要求
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教育背景：
计算机科学、软件工程、数据科学、人机交互、心理学、统计学或相关领域的本科及以上学历。
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工作经验：
- 3年以上相关工作经验,具备以下至少一个领域的深入经验：
- 软件开发或后端工程经验,熟悉软件开发生命周期。
- 数据分析或数据科学经验,熟悉数据挖掘和机器学习流程。
- 专业用户研究经验,深刻理解用户研究方法论。
- 3年以上相关工作经验,具备以下至少一个领域的深入经验：
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技术能力：
- 编程语言： 精通至少一种主流编程语言（如 Python 或 Java/JavaScript），Python 优先，尤其熟悉其在数据处理和分析领域的应用（Pandas, NumPy）。
- 数据库： 熟练使用 SQL 进行数据查询、提取和处理，有 NoSQL 数据库（如 MongoDB）经验者加分。
- 后端技术： 熟悉 Web 后端开发框架（如 Django, Flask, Node.js, Spring Boot）和 RESTful API 设计。
- 数据处理与分析： 熟悉常用数据分析和机器学习库（如 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch），有处理大规模数据集的经验。
- 前端技术： 了解前端技术（HTML, CSS, JavaScript）有助于与工程师协作，加分。
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研究能力：
- 熟悉至少一种主流用户研究方法论（如可用性测试、用户访谈、问卷调查、A/B测试）。
- 具备优秀的实验设计能力,理解因果关系、统计显著性等核心概念。
- 能够将复杂的业务问题转化为可执行的研究问题。
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软技能：
- 优秀的沟通能力： 能够用清晰、简洁的语言向技术团队和业务团队解释复杂的数据和研究发现。
- 强大的问题解决能力： 具备逻辑思维和系统性分析能力，能从混乱的数据中发现规律。
- 出色的协作能力： 乐于与不同背景的同事合作，并能有效推动项目进展。
- 自驱力与好奇心： 对用户行为和产品体验有强烈的好奇心，能主动探索和发现新问题。
加分项
- 有搭建或大规模使用用户研究平台（如 UserTesting, Qualtrics, Optimal Workshop）的经验。
- 熟悉眼动追踪、生物传感器等生理测量数据的处理和分析。
- 有在大型互联网公司从事相关工作的经验。
- 在知名技术博客或会议上发表过相关文章或做过分享。
- 具备产品或设计思维。
招聘流程建议
- 简历筛选： 重点考察候选人的技术背景、项目经验是否与岗位要求匹配，特别是其过往项目中是否同时体现了技术和研究能力。
- 初试（HR/用人经理）： 考察候选人的求职动机、职业规划、文化契合度以及基本沟通能力。
- 技术/专业笔试（可选）： 可以设置一个小的编程题或数据分析题，快速考察候选人的硬实力。
- 复试（技术面试）：
- 技术深度面试： 由资深工程师或技术负责人进行，深入考察候选人的编程能力、系统设计能力和数据科学知识。
- 研究/业务面试： 由用户研究负责人或产品经理进行，考察候选人的研究设计能力、逻辑思维和业务理解能力。
- 终试（总监/VP面试）： 考察候选人的宏观视野、战略思维、团队协作潜力以及与公司文化的长期匹配度。
- 背景调查： 对候选人的工作履历、项目经验和职业素养进行核实。
- 发放Offer： 与候选人沟通薪酬福利、入职时间等细节，并发出正式录用通知。
面试问题示例
技术能力面试
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编程与算法：
- 请用 Python 写一个函数，从一个包含用户行为日志的文件中，提取出所有“点击购买按钮”并最终完成支付的用户ID。
- 你如何优化一个 SQL 查询，使其在千万级别的用户行为数据表上运行得更快？
- 描述一下你使用过的机器学习模型,以及你如何评估它的效果？
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系统设计：
- 请设计一个系统,用于实时分析用户在 App 内的点击流数据，并实时识别出异常行为（如可能是在进行作弊或脚本操作）。
- 如果要让你搭建一个内部用户反馈数据分析平台,你会如何设计它的数据架构和功能模块？
研究能力面试
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情景题：
- 我们发现新上线的“个性化推荐”功能，用户点击率提升了5%，但次日留存率下降了2%，你会如何设计一个研究方案来探究背后的原因？
- 如果让你为我们的主要竞品做一次深度竞品分析,你会从哪些维度入手，需要收集哪些数据，采用哪些研究方法？
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过往经历深挖：
- 请详细描述一个你主导过的最复杂的研究项目,你在其中扮演什么角色？遇到了哪些挑战？你是如何解决的？最终结论如何影响了产品？
- 你曾经如何将一个模糊的业务问题（如“用户觉得我们App不好用”）转化为一个具体、可执行的研究问题？
软技能面试
- 你如何向一位非技术背景的高管解释一个复杂的A/B测试结果？
- 当你发现你的研究结论与产品经理的直觉相悖时,你会如何处理？
- 描述一个你与工程师或设计师产生分歧,并最终成功协作解决的例子。
薪酬福利参考
- 薪酬范围： 根据候选人经验、能力和城市级别，薪酬范围会有较大差异，建议参考当地市场数据，提供一个有竞争力的薪酬包（基本工资 + 年终奖金 + 期权/股票）。
- 福利：
- 五险一金（足额或按最高比例缴纳）
- 补充商业保险
- 带薪年假、法定节假日
- 餐补、交通补贴、通讯补贴
- 定期体检
- 学习发展基金、技术分享会
- 弹性工作制
- 开放、平等、创新的工作氛围
希望这份详细的招聘指南能帮助您成功吸引并招聘到优秀的用户研究工程师！
