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招聘职位：
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岗位介绍：
职位亮点
1、离钱近、闭环快：直接对 GMV/ROI/LTV 负责，策略迭代反馈快，能做出清晰可量化业绩。
2、基建完善、试错成本低：云上 AI 平台 + 完整灰度/白名单/兜底回滚体系，线上实验可控，不靠“赌上线”。
3、方法论通用、职业不垂类：补贴/定价/增量评估/在线策略优化是通用能力，可迁移回电商、O2O、广告。
4、高影响力：核心商业模块，owner 制推进，和业务强联动。
职位描述
工作职责:
1.分层与决策体系：设计并迭代用户价值/支付意愿分层（长期）与实时反馈纠错（短期）的推荐决策体系。
2.定价/补贴策略：设计折扣等级、加赠权益与成本约束策略，提升 ROI，避免对自然转化用户过度让利，兼顾高价值用户保护与反套利。
3.冷启动&稀疏高客单：构建冷启动识别、探索、承接与回收策略，解决信息不足与高价值样本稀疏问题。
4.实验与归因：建设 A/B 实验、护栏指标与增量评估体系；完善全链路归因与漏斗分析（曝光/点击/购买/关闭）。
5.线上落地：与客户端/服务端协作推进策略落地与稳定性能力（灰度/白名单/兜底回滚），基于云上 AI 平台完成训练/发布/监控闭环。
工作要求:
1、本科及以上，3 年+ 算法/策略经验；Python/SQL 熟练，有线上落地能力。
2、对交易/补贴/定价类指标敏感，能围绕 GMV/ROI/利润/LTV 做闭环迭代。
3、背景匹配其一即可： 电商/O2O 营销补贴/优惠券/动态定价/会员权益
（1）交易/变现导向的策略推荐、重排、机制优化
（2）广告 oCPM/Bidding/流量价值评估（加分项）
【加分项】
-Uplift/因果推断、增量归因、成本约束优化经验
-Bandit/MAB/在线探索（Thompson/UCB）用于冷启动或稀疏选择
-实时事件流/线上策略服务经验（Flink/Spark Streaming/高并发）
-熟练使用AI agent能力者优先
投递简历
职位亮点
1、离钱近、闭环快：直接对 GMV/ROI/LTV 负责，策略迭代反馈快，能做出清晰可量化业绩。
2、基建完善、试错成本低：云上 AI 平台 + 完整灰度/白名单/兜底回滚体系，线上实验可控，不靠“赌上线”。
3、方法论通用、职业不垂类：补贴/定价/增量评估/在线策略优化是通用能力，可迁移回电商、O2O、广告。
4、高影响力：核心商业模块，owner 制推进，和业务强联动。
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1.分层与决策体系：设计并迭代用户价值/支付意愿分层（长期）与实时反馈纠错（短期）的推荐决策体系。
2.定价/补贴策略：设计折扣等级、加赠权益与成本约束策略，提升 ROI，避免对自然转化用户过度让利，兼顾高价值用户保护与反套利。
3.冷启动&稀疏高客单：构建冷启动识别、探索、承接与回收策略，解决信息不足与高价值样本稀疏问题。
4.实验与归因：建设 A/B 实验、护栏指标与增量评估体系；完善全链路归因与漏斗分析（曝光/点击/购买/关闭）。
5.线上落地：与客户端/服务端协作推进策略落地与稳定性能力（灰度/白名单/兜底回滚），基于云上 AI 平台完成训练/发布/监控闭环。
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1、本科及以上，3 年+ 算法/策略经验；Python/SQL 熟练，有线上落地能力。
2、对交易/补贴/定价类指标敏感，能围绕 GMV/ROI/利润/LTV 做闭环迭代。
3、背景匹配其一即可： 电商/O2O 营销补贴/优惠券/动态定价/会员权益
（1）交易/变现导向的策略推荐、重排、机制优化
（2）广告 oCPM/Bidding/流量价值评估（加分项）
【加分项】
-Uplift/因果推断、增量归因、成本约束优化经验
-Bandit/MAB/在线探索（Thompson/UCB）用于冷启动或稀疏选择
-实时事件流/线上策略服务经验（Flink/Spark Streaming/高并发）
-熟练使用AI agent能力者优先
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