职位描述
职位描述
1. 负责营销算法,包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等;
2. 负责用户全生命周期体验与成长,促进拉新和留存;
3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作;
4. 协同业务进行跨团队合作。
职位要求
1. 计算机、运筹学、应用数学、统计学或相关专业,有算法领域的工作经验;
2. 熟悉机器学习/深度学习/数据挖掘/运筹优化中至少一个领域的原理与算法,并且能够熟练建模解决业务问题;
3. 在一个或多个营销子领域的常用模型和架构上有丰富的经验和深入的理解,包括但不限于:
⁃ 模型预估方向:熟悉常用机器学习算法,如FM、DeepFM、xGboost、DNN、GNN等,结合本地营销场景设计uplift model及因果推断模型
⁃ 运筹决策方向:熟悉常用运筹优化算法,如线性规划、动态规划、整数规划、二次/随机规划等,熟悉最优化离线/在线求解理论
⁃ 量价模型方向:熟悉常用选品定价算法,如商品知识图谱、量价模型、价格管控、价格与流量联动机制等
4. 具有优秀的分析和解决问题的能力;
5. 良好的团队合作精神和沟通能力。
1. 负责营销算法,包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等;
2. 负责用户全生命周期体验与成长,促进拉新和留存;
3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作;
4. 协同业务进行跨团队合作。
职位要求
1. 计算机、运筹学、应用数学、统计学或相关专业,有算法领域的工作经验;
2. 熟悉机器学习/深度学习/数据挖掘/运筹优化中至少一个领域的原理与算法,并且能够熟练建模解决业务问题;
3. 在一个或多个营销子领域的常用模型和架构上有丰富的经验和深入的理解,包括但不限于:
⁃ 模型预估方向:熟悉常用机器学习算法,如FM、DeepFM、xGboost、DNN、GNN等,结合本地营销场景设计uplift model及因果推断模型
⁃ 运筹决策方向:熟悉常用运筹优化算法,如线性规划、动态规划、整数规划、二次/随机规划等,熟悉最优化离线/在线求解理论
⁃ 量价模型方向:熟悉常用选品定价算法,如商品知识图谱、量价模型、价格管控、价格与流量联动机制等
4. 具有优秀的分析和解决问题的能力;
5. 良好的团队合作精神和沟通能力。
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更新于:2025-01-28