腾讯微信小店-高级推荐算法工程师

1.负责电商推荐策略，建设微信内多种内容载体（电商直播、短视频等）的推荐策略，拓展电商流量规模，提升电商转化效率； 2.深入理解推荐系统，在电商推荐的多个方向，如流量规模提升（购物意图用户渗透与转化催化）、用户增长（新用户增长、用户LTV提升等）、商业策略（电商内容冷启、趋势品与爆品构造等）等方向有具体的落地经验与成果； 3.有数据分析基础，能够利用数据辅助决策，有效设计并推动策略实验落地和效果验证； 4.了解电商行业，对商业生态中的用户、商家、达人等需求敏感，能够综合各角色诉求抽象有效的推荐策略促进业务迭代。

1.分析并深入洞察电商赛道的市场趋势、竞品动态，挖掘新领域新机会，协助制定业务发展策略； 2.围绕电商业务开展竞争分析、用户研究及专题洞察，形成对用户需求、业务发展的系统性判断； 3.支持部门及相关业务团队进行战略分析与决策，输出有深度、可落地的分析结论与策略建议； 4.与业务部门紧密协作，推动战略项目的拆解、落地与执行，协助关键议题的持续跟进。

1.负责商业交易数据的收集、整理与分析，开展产品、运营、推荐等业务策略洞察分析，为业务提供决策支持； 2.深入理解业务逻辑，通过数据分析挖掘潜在问题，提出优化建议； 3.与产品团队协作，科学地进行A/B Testing和因果推断，配合业务方不断迭代策略； 4.跨部门协作，支持各部门的数据需求，提升整体运营效率； 5.定期输出数据报告，为管理层提供决策依据。

1.策略构建：参与搭建用户多渠道和不同生命周期的分层体系与权益矩阵； 2.智能补贴：协同算法主导“千人千面”补贴与动态定价落地（如Uplift增量模型），提升价格弹性，对补贴增量ROI及留存质量负责； 3.效能归因：主导A/B测试与实验归因，推动策略工具链产品化。