24届别卷互联网了,赶紧来欧莱雅信息技术部吧(上篇)

最近24届招聘已经如火如荼开始啦,各位老哥们之所以卷互联网卷不动,是因为不知道有更多更好的选择!很多优秀的原本以为不需要我们技术的企业都在做数字化转型,今天就给大家好好安利一下“美妆+科技”这个被很多人忽视的好机会哦!

说到美妆,大家估计都听过吧(没有对象的男孩子就当我什么都没说哈哈哈),我最近和美妆行业领头羊“欧莱雅”的“中国信息技术部大佬”搭上话,于是就顺藤摸瓜,打听了内部情况,没想到“欧莱雅中国信息技术部的招聘竟然面向全专业!而且不只干开发运维!还有大数据、算法、数分等方向!”,这绝对是BUG,我打算详细分享一下!

(文末有彩蛋哦)

接下来,我们来看看欧莱雅中国信息技术部门的小陈怎么说:

1、“误打误撞的相识,没想到现在上头了”

(1)简单自我介绍一下

我的这个朋友叫小陈,目前在欧莱雅中国信息技术部门的数据科学岗,主要是“数据科学”方向,具体包括数据分析、建模、AI等。看到现在互联网的唏嘘景象,他觉得当初还是蛮机智的,选择了来“欧莱雅”做技术哈哈哈(求轻喷)

(2)当初怎么会选择加入“欧莱雅”搞技术

他是非科班转码的,其实当初他和大家一样,主要是卷“互联网”,也是偶然的机会看到了“欧莱雅”的招聘,然后“抱着海投的心态”、“稀里糊涂”就参加了笔面试,最后没想到还顺利拿到了offer!(感觉是自己捡漏了吧)。到了offer比较选择的时候,他其实才开始对“欧莱雅”有了一些认识,对“美妆科技”有了一些构想...说实话,那会就是不想一直在厂里纯拧螺丝,就想要做一些业务和开发相结合的事情,做复合型人才也很不错呀、拥有技术+软实力buff,大概是这样就选择加入了欧莱雅~

(不要羡慕哥的捡漏能力,你行你也来~)

2、说说“在欧莱雅做数据科学”的真实工作感受

(1)打消了顾虑,IT岗一点都不边缘

说实在,来之前还是会担心“欧莱雅会不会主要是研发&销售美妆产品,IT方向可能太边缘了?”...但是来了以后根本就不担心了,他发现这里有很多宝藏,你们也可以查查,“欧莱雅”数字和数智化转型已经相对很成熟了,有很多可以学习&创造的~

● 拥有庞大的数字化团队,其中包括上百位数字化营销的专家;

● 非常重视技术创新,每年研发创新投入约十几亿欧元;

● 拥有遍布欧洲、全球的二十多个研究中心、十几个评估中心;

● 上万名员工都接受了数字技术培训计划,约占总数四分之一;

● 收购全球领先的增强现实和人工智能科技企业,数智化融合

● ... ...

估计你们也很难相信这些是美妆品牌“欧莱雅”在做的事情吧?他自己刚开始也很震惊的哈哈!作为美妆科技公司,从研发、供应链到IT,再到中台的数据科学,甚至是市场营销、财务、人力资源等,欧莱雅都开放了非常多的机会给到大佬们哦~

(2)很有成就感,各种黑科技落地应用

从用户服务角度看,现在欧莱雅“数据科学”相关的工作内容主要有两个大方向:

一方面,可以做很多丰富的品牌营销场景,通过虚拟试妆、染发、皮肤检测、肤色评估等黑科技,欧莱雅可以与消费者进行更多层面的互动,然后更了解用户需要。

另一方面,欧莱雅还可以做通过美妆科技让消费者的用户体验不断升级,包括线上、线下的服务体验,包括实体、数字与虚拟场景中的互动。比如建立庞大的用户池,能够通过大数据平台直达用户、解决诉求,还比如欧莱雅建立强大的业务中台,能够实现全域流量运营、提供千人千面的用户服务。

当然还有很多细节的点没有展开,在这里不仅仅就是敲代码了,小陈的工作很多时候像是欧莱雅的策略顾问,包括线上线下生意、电商社交平台、数字营销、客户关系管理等都需要从数据分析、到商业洞察、到最后项目落地,为各节点提供策略支持。

(3)充满了期待,做懂业务+技术的复合人才

过来人告诉你,欧莱雅的“数据科学”永远不能只懂技术,它更需要深度结合“数据”和“业务场景”来解决商业问题。在欧莱雅的这几年,除了跟踪前沿技术外,小陈对于业务也会有更多的理解,能够知道真正的痛点是什么。

一方面,你会看到他们常常和业务团队一起交流讨论,在过程中探讨品牌战略、汲取经验、了解业务、发现问题,然后一起在数据中洞察、假设、验证假设,通过不断实践、验证什么能真正帮助到品牌和生意。

另一方面,他们也会思考规模化,不能仅有他们团队能做,如何开发出更低技术门槛的工具,让品牌能将这些工具和方法融入日常的实操中,这有点像现在说的很多的“低代码量”,这也是一件非常酷炫、且有意义的事情。

未来在欧莱雅,从物流端的销量预测、智能排产,到消费者端的精准广告、内容营销以及智能推荐等场景,包含了很多支持商业分析、业务决策的“数据科学”工作可以做。当然,欧莱雅也可以在生成式人工智能领域AIGC探索着新的机会点,冲鸭!

3、欢迎“有识之士”一起来“美妆科技”玩

从小陈个人体会来看,美妆也是快消行业嘛,现在全球快消集团都在搞数字化转型,但欧莱雅可以说是其中做得很成功的一家。小陈个人是觉得平台很大、有很多学习成长的地方,而且这个领域的确定性还是很强的,机会多多、不管什么专业都可以来了解一下。

而且不得不说的是,欧莱雅在美妆科技的成就确实非常明显,美妆科技是欧莱雅在2018年提出的全球性战略。经常看到这句话:欧莱雅诞生于科学,注重科学和研发。毕竟全球第一支安全的染发膏就是欧莱雅研发的呢!

给牛客的老哥们再炫耀一下,欧莱雅中国在上海已经成为全球三大美妆科技中心之一

而且不光过去和现在,欧莱雅对于未来科技赋能企业发展也是非常重视滴!

对于欧莱雅,未来技术应用主要会体现在以下几点:

使用数据能力,为企业内部的决策赋能,为消费者带来更美好的体验。

探索新的模式,比如线上、线下(O+O)全渠道运营,利用社交、社交电商、社交媒体等进行拓展。利用新生态等方面做技术性的加持,在新的渠道上探索更多可能性。

大数据分析提高供应链的敏捷性,提高产品的追踪溯源的能力,更好地为合作伙伴和消费者创造价值。

现在的数字化转型基于Web2,但Web3已经开始萌芽,未来会用更新颖的方式去探索Web3,有望实现从线上、线下(O+O),升级至线上、线下、链上于一体(O+O+O,online + offline + on-chain)的消费新场景。

另外,现在其他领域都在搞数字化转型,尤其是“美妆科技”还在喷发中,这些红利和机会就看大佬们要不要把握住了。听hr说9月即将开放校招,有很多适合牛友们的机会哦,在正确的时间加入正确的企业,等于少奋斗十年!

最后,再给欧莱雅拉拉票吧:

①欧莱雅是行业领头羊,平台原有的品牌及产品研发优势就很大。

②欧莱雅内部也已经建立起了系统化、流程化的数字化人才和组织架构。

“数据+高科技+运营体系”将构成无敌的竞争壁垒,欢迎大佬们来当同事哈哈哈!

(关于欧莱雅中国信息技术部门,有想了解的可以留言哈~)

彩蛋来啦:音乐来形容在欧莱雅工作的感受-爵士乐

欧莱雅的团队有个特点是:团队成员的专业背景、行业经历跨度非常大,可能也因为这个导致个性差异、行事风格、兴趣爱好都不相同,这是我非常喜欢的,我喜欢多元的文化,而且可以坚持自己的风格,这样也能让大家看很多事的视角有差异性,反脆弱。

同时在共事的过程中,我很感动的是每次每个人遇到困难,不管生活中还是工作中,团队都会相互支持。

如果用一种音乐风格来表达我在这里工作的感受,那我会用爵士乐来表达:每个团队和每个人都在展示自己最好的一面,一开始可能每个人观点不一样,奏的乐不一样,一开始有时候觉得chaos,但最后大家会找到平衡和和谐,最后奏出愉快的乐曲。

大家还想了解欧莱雅哪些信息,欢迎评论留言!

我的朋友还送了我一个理肤泉特安洁面泡沫 ,我打算送给老哥们,争取都早日上岸欧莱雅!9月初在评论区抽取吧~

全部评论
社招可以吗
6 回复 分享
发布于 2023-08-18 14:48 云南
怎么投呀。
4 回复 分享
发布于 2023-08-18 17:50 重庆
Mark一下,蹲一个投递渠道
2 回复 分享
发布于 2023-08-19 15:04 香港
有啥岗位
2 回复 分享
发布于 2023-08-18 23:38 山东
给个内推哥
2 回复 分享
发布于 2023-08-18 14:02 浙江
23届有机会吗
1 回复 分享
发布于 2023-08-20 12:01 广东
有社招吗?
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发布于 2023-08-19 00:33 江苏
社招有戏吗?😭
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发布于 2023-08-18 21:50 浙江
投了 简历挂了
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发布于 2023-08-18 15:30 江西
传销?
1 回复 分享
发布于 2023-08-18 14:04 广东
给个内推码吧
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发布于 2025-03-31 19:07 法国
想问下群面的全英文还是中文呀?是结构化嘛?
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发布于 2023-11-05 00:16 上海
卡学历😓
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发布于 2023-11-02 19:51 广东
M
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发布于 2023-09-15 13:32 北京
求个内推码
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发布于 2023-09-12 20:40 上海
怎么投
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发布于 2023-09-03 21:23 上海
小陈是哪一年秋招的?
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发布于 2023-08-25 15:31 广东
在哪投 捞我一手
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发布于 2023-08-23 10:21 上海
mark
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发布于 2023-08-21 11:51 四川
怎么投呀😆
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发布于 2023-08-21 11:03 福建

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前些天看了 Clawdbot 创始人的采访——这哥们单日提交 1.3k commits,一个月 6600+ 次提交,有的代码自己一句都没看过,非常恐怖。所以在不久的将来,当 AI 已经完全具备写代码的能力,人类程序员的操作空间还能剩多少?最近在实习,做大模型微调,新鲜期过了,发现不过是机械劳动,造数据 → 训模型 → 看 badcase → 然后再造数据,循环往复...这不就是Agent的ReAct范式么? (坏了,我成智能体了) 需求明确的情况下,Claude-3.5/3.6 也完全可以独立完成造数据 pipeline 的开发,偶尔会留下一些语法错误,在两三轮尝试之内也能自己修正过来......这里非要人来完成的环节并不多,只能用人来完成的理由,好像只剩人比较便宜了...? 但 AI infra、推理加速也在飞速发展,这种相对的便宜,又能持续多久呢?Clawdbot已经火到到处都在讨论,尽管目前在国内的适配有限,(门槛高是一方面,还很重要的一点是比较烧钱...)不过它对人类劳动力的节省是没办法忽视的。目前同事们普遍认为这玩意儿现在只能接入飞书写写文档,但你也知道,“目前”而已。GPT-4 推出的那年或许看上去还有点呆,但短短几年,拥有 skills 和 function call 的大模型已经可以帮你完成打开应用、查看消息、撰写文档这种复合任务——写代码又能比写飞书文档复杂多少呢?不过是接入不同的软件,阅读不同的文本,调用不同的修改命令,底层是一样的,现在 Copilot 已经做得有模有样,更别说 Clawdbot 这种具有自我进化能力的 Agent,只要 token 多,Clawdbot 完全可以给自己装一堆功能,能量超乎你想象。有人说了,我做的项目大着呢,全是屎山代码,我不信 AI 能看完,这说的其实是长上下文问题,我个人不认为是一个无法解决的问题,随着上下文窗口的扩展和长期记忆管理的研究工作不断发展,AI 总能找到方法把你的超长文本压缩成一个一个的小块,然后逐个击破(虽然目前 GPT-5.2 Codex 改我的代码还是会改着改着一片红...)有句话说得好,你怕被 AI 替代,是因为你太像 AI。你的工作流程高度标准化、可预测、可复现——接需求、看文档、查 API、写代码、测试、提交。每一步都有明确的输入输出,每一步都能被拆解成清晰的指令。这种工作方式,恰好是 AI 最擅长的。如果你的价值体现在“把业务逻辑翻译成代码”,那 AI 确实可以做得更快、更稳定、更便宜。它不会写错大小写,不会忘记边界条件,不会因为昨晚没睡好就漏掉一个判断。要想不被替代,就得做那些 AI 做不了的事,比如和产品经理撕逼,解释为什么这个需求做不了;看着三个技术方案,权衡性能、成本、开发周期,最后拍板选一个;跨部门开会,听运营讲了半天业务痛点,翻译成技术语言,还得判断她说的是真需求还是伪需求。这些事情需要判断、需要博弈、需要对人的理解, AI 暂时还做不来。但问题是,这些事情需要多少人来干?以前一个项目可能需要十个程序员,现在有了 AI,也许三个人就够了,剩下那七个人上哪去?......也许他们会转型,在行业找到新位置,也许是去卖炒粉了,说不好。但有一点感觉很明显:AI 在拉高门槛。以前你会写代码就能找到工作,现在得会“用 AI 写代码 + 理解业务 + 做技术决策”。这个组合技能,不是每个人都能凑齐的。工具会进化,但人怎么不被工具定义,可能是我们未来一段时间需要长期思考的问题。
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