[徵才] 蝦皮新加坡徵數位金融資料分析師(含心得

[winterfield (EricWang)]

大家好
有鑑於當初出國前在ptt上得到不少幫助，目前我們團隊正在擴張中，希望能來分享一下
在新加坡工作的心得&徵到合適的夥伴；文章上半部是心得，下半部是職缺資訊。

[Shopee工作心得]
1. 先介紹背景: 6年銀行資料分析經驗 (DE -> DS? -> PM) ，在Shopee工作約1.5年
日常任務是帶領團隊用數據分析協助Shopee的產品成長、精進使用流程以及達成商業目標
KPI；目前有15+個人，預計在H1會成長到20人，最近還另外接手了另一個團隊，
主要任務是做Shopee相關金融產品的數據分析，目前有6個人，在H1預計會增加到12人，
也是這篇文章主要想招募的團隊成員。

2. Why Shopee?
2012~2018這6年銀行業剛好碰上Big Data/AI + Fintech的浪潮，加上我待的數據部門有
很多有意思的專案跟同事，所以原本沒有特別考慮轉換跑道。但待久了開始發現，其實部
門內很多事都在繞圈子或推得很慢，例如你拿每年的roadmap出來看，年初列個10點年末
做不到2, 3點，明年要做的事情都只是今年的換句話說。我想這是因為，扣掉那種
Analysis/Model as a business的案例，其實資料分析/資料科學就只是業務的一個環節
；所以你選擇的產業以及業務，就會直接決定你做DA/DS的應用上限。

Shopee目前在東南亞6個國家都有支付業務 (Airpay or ShopeePay) ，在印尼可以做有利
息的分期付款(ShopeePay Later)，在泰國、越南跟印尼也有提供讓小型商家變成代收代
付各類費用據點的服務(Shopee Mitra)，App中也包含需多數位產品(Digital Products)
可以購買，像是電信流量、水電費、機票車票、娛樂票券…等等。另外我們也已經在新加
坡申請純網銀執照，如果年中順利拿到，那可以做的金融業務會更多更廣。

“Banking is necessary; banks are not” 在銀行做數據分析的人應該都對這句話很熟
，或許在台灣感受不到，但這的確是正在發生的事實；那與其在金融產業成熟的台灣做數
據，或許考慮東南亞這塊前途無限的市場也是一種選擇。

3. What will I do in Shopee?
負責任的講，這個目前還在規畫，主要是2個禮拜前Sea group(Shopee母公司)正式把
Digital Financial Service相關服務整併成Sea Money，很多業務的目標會在這幾周會逐
漸明朗。

但我可以先拿目前帶的另一個組做為例子。

我自己覺得Shopee是這樣的：機會有多大、不穩定性就有多大。
會有這個特性是因為Shopee本質上還只是個成立4年多的新公司，就算他的branding做得
很好讓你覺得這是個大公司，新公司會有的問題與機會他都會有。

我們目前的Daily work是協助產品線跟產品經理達成業務目標；產品這個詞在Shopee可以
看做是一個App上的Feature。e.g. Search, Promotion, Ads…等
這邊有兩個問題要考慮(1). 這個產品需不需要/有沒有辦法用分析支持； (2). 業務問題
到你手上能做成什麼樣的數據題目

(1) 通常產品在成長初期其實不太需要數據跟分析支持，當業務閉著眼睛做都會成長的時
候，其實業務方並不會特別依賴數據；通常是業務發展碰到瓶頸、老闆壓KPI這種時候，
分析或模型才派得上用場；但等到那個時候再來切入已經太慢了，因為如果沒有先準備好
數據，就算有再厲害的分析技能也派不上用場，所以我們會跟DE Team合作，先在必要的
行為路徑上設計行為埋點追蹤，這個目的是為了確保數據在將來可以為分析服務。所以這
個階段的任務會以building tracking points, ad-hoc analysis與monitoring為主。

(2) 當業務成熟後 (通常新業務3~6個月後就會碰到這個問題) ，業務題目就會以千奇百
怪的形式冒出來，我們目前支援的方式大概分成3種形式
a. Analysis + Consulting: 這種通常是業務方拋個很大的業務問題後，我們要找到合適
的切入點做分析以及可以反映現實的指標做衡量。舉例來說，賣家在Shopee上怎麼成長的
？這個成長有跡可循嗎？我們的App可以設計什麼功能協助他們成長？
目前我們定期會針對這類型的題目跟不同的產品團隊進行Sharing，從中去培養雙方的合作
默契以及共同找出業務的下一步該如何發展。
這類問題看似簡單，但其實是分析團隊中最常被低估的一塊，靠近業務不代表只能用一些
技術含量不高的方式，Kaggle最近一年多了一種叫Analytics分類的比賽，其實就是給你
一個Business Problem，讓你用各種方式去做分析試著解決這個問題，有興趣的人可以上
去看看前幾名的作品。

b. Model + Analysis: 這種題目可能熟悉的人比較多，但通常我們不會接純建模的題目
，舉例來說：圖片辨識、文字翻譯…這類Model as a Service的題目會由DS Team去接；
我們做的題目包含協助業務團隊找到Target Audience發推播提升performance、針對關鍵
客群做Churn Prediction、對App上某些版位做Personalization…等，這些問題的特性是
，模型並不完全解決業務問題，你做完Personalization把有興趣的人導到Campaign後可
能只提升了CTR，因為CR更多仰賴內容，那這些進來的人買或不買的原因是什麼？數據能
給出什麼樣的建議，要解決這類型的問題又會回到第一種的合作模式。

c. Experimental design + Causal Inference: 科技業做A/B Test去衡量一個改變是否
真的有效是常態，但A/B Test有沒有效又是另一件事，尤其如果一個禮拜有兩三組實驗同
時要上，你如何確保這些實驗之間不相互受到影響；另外從分流、間接到驗證，這些過程
要怎麼做才能更自動更快，這些問題的短期方案都會由我們DA Team去提供、同時我們也
在長期方案上跟開發團隊相互合作去架設平台。
而Causal Inference要解決的問題其實跟A/B Test是一樣的：就是要去驗證一個改變是否
真的有效；但有時候你會受到限制不能做A/B Test，例如，這個Feature只在大促期間上
線，你不可能拿雙11或雙12的業績做實驗，這個時候如果要驗證Feature有效性，我們會
拿大促期間的資料做事後的因果推論驗證。

4. Career prospects
關於職涯發展，我分成Junior(less 2 yr working exp)、Senior(2+ yr working exp)跟
Expert來看。
(1) Junior我建議不要來比較好，主要是新公司制度並不完整，你可能練不到什麼實力同
時很多機會到你手上也不容易做出來，因為整個公司節奏都很快，所以重要的需求時間都
很趕。而且公司跟競爭公司的薪資對標一定是先從上面開始，因為好的主管才帶得動團隊
，所以Junior在這塊是弱勢的。

(2) Senior的話，跳槽薪資漲幅就看你過往工作經驗的識別度以及談薪技巧，所以才會有
下面那個5-8k；附帶一提，當初我談的並不是很好，離職前在台灣談到另一份公司給的
offer是+40%左右，但Shopee我只談到+5x%，但覺得能同時跨過換產業跟換國家兩個職涯
門檻，加上自己英文沒有很強，對公司來說也是承擔了culture fit的風險，所以我當時
還是接了。

But，新加坡互聯網公司的薪資漲幅會比台灣高很多，雖然每年不太相同，但依照去年新
加坡景氣比較低迷的狀況，我聽到的數字還是有不少落在7~15%，然後厲害的會比這個再
高上一截。

食衣住行成本，版上文章很多我就不討論了，絕對金額花費跟台北差不多，居住成本佔總
薪資的比例也跟台北相似(10~20%)；比較貴的是醫療成本，公司雖然可以一年實報實銷
1,000SGD，但看個小病大概也要50~100SGD。

需要特別一提的是稅率：如果只討論所得稅的影響，在新加坡，賺200萬台幣大約等於在
台灣賺220萬台幣、賺300萬台幣大約等於在台灣賺345萬台幣，所以除了稅低之外，隨著
薪資越來越高，這個差距還逐漸在擴大。我覺得這對高階人才還是相當友善的。

(3) Expert級別的大大，如果對Reg BI這個部門有興趣的話，歡迎先投履歷或先聊聊，我
直接拿履歷去問我老闆有什麼合適的缺可以專門開給你…XD，或著先參考下方的Lead職缺

(4) 如果對我原本帶的團隊有興趣，也可以投Senior Data Analyst - User Behaviour
& Product Analytics這個職缺，相關連結也附在下面。

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[公司名稱]
Shopee Singapore Pte Ltd

[公司網址]
http://shopee.sg/

[公司地址]
5 Science Park Drive, Singapore Science Park 1, Singapore

[公司簡介]
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.

[職位及待遇]
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
(以上數字參考自meet.jobs，因為我不是HR不宜直接給出太細的薪資數字)

[工作內容/應徵條件]
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/ >

[工作時間]
彈性上下班，符合新加坡的勞動相關法規

[應徵方式]
1. 直接於網站投遞履歷
2. 寄信至[email protected]，主旨"[Resume] 職缺 - 英文姓名/拼音
3. 有其他問題可以站內信問我，如果太多人詢問相同問題我會再打一篇回覆。謝謝大家

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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1584274940.A.FA3.html
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※ 編輯: winterfield (119.56.109.101 新加坡), 05/29/2020 17:34:24
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