携程营销业务投放策略产品(MJ031011)

职位描述 1、负责高校用户生态方向的数字营销项目（以游戏营销为主），制定内容素材、分发渠道、账号运营具体策略； 2、协调多个基地、高校用户资源，优化生产及运营模式，保障营销目标达成； 3、协助配合数字营销课程资源开发、用户培训、核心用户运营维护、产品迭代、营销策划等； 4、根据团队需求，工作还可能包括：文案撰写、事件传播、方案宣讲等；

1. 参与构建淘天全域营销知识AI基础设施，负责将海量、多源的营销业务知识（如商品信息、权益规则、活动策略、用户行为等）进行结构化、体系化的组织与沉淀； 2. 设计并开发高效、鲁棒的知识处理工作流，包括但不限于：多模态（文本、图像、结构化数据）营销数据的清洗、融合、加工与向量化，为上层AI应用提供高质量的“燃料”； 3. 探索并实践知识检索增强（RAG）架构，参与设计面向营销场景的语义检索、混合检索方案，提升AI模型在复杂营销问答、策略生成等任务中的准确性与可解释性； 4. 参与营销领域本体（Ontology）的构建与迭代，将业务专家的经验和逻辑转化为机器可理解的知识图谱，推动营销知识的标准化和智能化应用； 5. 紧密协同算法、产品及业务团队，深入理解营销业务痛点，将业务需求转化为可落地的数据与AI解决方案。

面向淘宝营销业务，围绕商品运营、用户运营等具体方向，开展训练数据构建、后训练方案设计、实验评估与效果迭代，推动模型持续优化并提升业务效果。 具体职责包括： 1. 后训练方案设计与优化：结合业务目标、数据特点和模型现状，制定后训练优化方案，选择合适的训练策略并完成效果验证； 2. 训练工程与实验执行：负责训练任务的工程化执行与过程管理，完成数据准备、训练配置、实验运行、效果对比和结果分析，支撑模型版本迭代； 3. 业务数据构建与质量控制：围绕具体业务场景，完成指令数据、偏好数据、拒答数据、评测回流数据等训练数据的采集、清洗、去重、分层、标注与质量控制； 4. 效果评估与持续迭代：结合离线评测、人工评审、线上实验、badcase 分析和业务反馈，系统评估训练收益，定位效果退化、覆盖不足等问题，并推动优化迭代； 5. 跨团队协同与落地推进：协同产品、运营、数据、工程等团队成员，完成需求澄清、数据对接、训练评估与上线支持，推动模型能力在业务场景中的落地应用。

面向淘宝营销业务，围绕商品运营、用户运营等具体方向，开展训练数据构建、后训练方案设计、实验评估与效果迭代，推动模型持续优化并提升业务效果。 具体职责包括： 1. 后训练方案设计与优化：结合业务目标、数据特点和模型现状，制定后训练优化方案，选择合适的训练策略并完成效果验证； 2. 训练工程与实验执行：负责训练任务的工程化执行与过程管理，完成数据准备、训练配置、实验运行、效果对比和结果分析，支撑模型版本迭代； 3. 业务数据构建与质量控制：围绕具体业务场景，完成指令数据、偏好数据、拒答数据、评测回流数据等训练数据的采集、清洗、去重、分层、标注与质量控制； 4. 效果评估与持续迭代：结合离线评测、人工评审、线上实验、badcase 分析和业务反馈，系统评估训练收益，定位效果退化、覆盖不足等问题，并推动优化迭代； 5. 跨团队协同与落地推进：协同产品、运营、数据、工程等团队成员，完成需求澄清、数据对接、训练评估与上线支持，推动模型能力在业务场景中的落地应用。