携程数据分析师(智能营销)(MJ027107)

1、深入快手支付业务场景，参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发，提升快手支付业务用户增长和平台营收； 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关，参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发； 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据，结合支付业务约束和诉求，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升用户转化效率。

1、负责携程接送机定价算法，综合运用机器学习（因果推断、时序预测、转化率预估）、运筹优化、强化学习等前沿算法和技术，设计最核心的定价补贴策略，以此驱动司机乘动态定价。 2、利用因果推断、运筹规划、机器学习等技术，提升供需预测、补贴定价等运营核心算法效果，实现毛利和GMV增长。 3、深入理解业务场景模式，利用机器学习、运筹规划、强化学习、因果推断等技术，持续优化定价算法； 4、搭建定价算法模型，确保算法的效率和准确性，深入和持续跟进模型方案的设计以及落地，确保业务目标达成； 5、优秀的分析问题、解决问题能力和团队合作意识，对挑战性问题充满激情，自驱力强，能主动通过数据分析为业务目标赋能，推动业务快速发展。

1、深入理解业务，分析业务数据，给业务输出数据解决方案，应用机器学习/深度学习算法实现数据建模； 2、负责用户/商品画像体系建设，针对海量用户行为和内容信息持续迭代、评估、完善用户/商品标签； 3、参与智能增长相关业务，包括但不限搜推、用增、营销等，深入挖掘价值增长点，推动业务效果提升。

1. 负责用户画像体系的构建与优化，设计并实现用户标签的挖掘算法； 2. 基于用户行为数据、交易数据、内容数据等多维度数据，挖掘用户特征，构建精准的用户标签体系； 3. 研究并应用机器学习、深度学习等算法，提升用户画像的准确性和覆盖率； 4. 持续跟踪行业前沿技术，探索新的数据挖掘方法和模型，提升用户画像的智能化水平； 5. 与产品、运营团队紧密合作，推动用户画像在实际业务场景中的落地和效果评估。