百度用户增长高阶产品经理-激励/活动方向（J81707）
任职要求
-本科及以上学历，5年以上互联网产品经验，熟悉代理推广分销模式资源及营运模式，有丰富拓新经验及成功案例
-了解行业先进的增长方法论，具备创新能力并且在…工作职责
-管理代理推广分销模式政策及定价，在特定场景及区域下快速贡献百度系新增 -挖掘行业新增长点，持续提升百度用户激励效率及场景内的业务转化效率 -洞察用户，通过监控ROI、LT、ARPU 等数据指标，寻找增长迭代机会点，实现收益最大化 -跨部门协调沟通，协同各方资源，高效达成增长目标
-通过但不限于实物、补贴、虚拟精神激励、外部合作等方式，定制游戏化的激励活动，撬动百度系新增或大盘低活用户的留存和活跃频次 -设计差异化的创新玩法，重点提升手百端内复合人群的激励匹配效率，通过广义的泛激励模式打透激励认知，实现用户增长 -对用户LT和平台ROI负责，注重钱效，有成本意识，可在控制成本的前提下增量收益最大化，推动用户尽快进入成长期 -负责方案推进过程中的跨部门协调沟通，协调各方资源并推动相关团队高效完成目标
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
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