百度营销算法工程师（J82280）
任职要求
-计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历，2年以上算法相关工作经验，有营销相关经验者优先 -对数据敏感，热衷于从数据中挖掘价值，并能够将数据洞察转化为可落地的营销策略 -具备扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉常见的NLP模型、算法、深度学习框架，例如BERT、Transform…
工作职责
-基于海量智能客服、智能外呼等场景数据，进行数据分析和挖掘，洞察用户行为，构建用户画像，为营销策略提供数据支持，并推动个性化客户服务与业务增长 -开发和优化NLP模型，用于文本分类、情感分析、关键词提取、意图识别等任务，提升营销内容的质量和精准度 -探索LLM技术在营销领域的应用场景，例如智能客服、智能外呼、内容营销推荐等场景，并参与相关产品的开发和落地 -跟踪行业最新技术动态，并将其应用到实际业务中，持续提升营销效率和效果
1. 负责美团核心本地商业营销增长算法策略研发，从用户全生命周期角度，构建增长算法策略体系（拉新、沉流召回、老客提频、LTV等），运用因果推断、运筹优化、深度学习提升营销效率，促进用户交易行为增长。 2. 负责核心本地商业激励/补贴定价算法研发、落地和迭代，提升资源利用效率，为美团带来更多的增量订单和增量GTV。 3. 深入思考业务价值，与产品、业务团队密切配合，打造和完善行业一流的营销增长算法体系，通过算法策略不断提升营销效率。
1、参与一定规模的生活服务的个性化营销优化，主要包括补贴策略、增量价值建模等优化工作，支持整体的生活服务拉新、召回以及促购的个性化营销； 2、通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为生活服务用户提供更精准的个性化补贴； 3、深度参与生活服务营销平台、策略引擎的优化研究以及通用平台策略的迭代； 4、走在生活服务营销行业的前沿，进行模型和算法的创新，打造业界领先的营销算法体系和补贴系统。
1、参与亿级规模的生活服务的个性化营销优化，主要包括补贴策略、增量价值建模等优化工作，支持整体的生活服务拉新、召回以及促购的个性化营销； 2、通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为生活服务用户提供更精准的个性化补贴； 3、深度参与生活服务营销平台、策略引擎的优化研究以及通用平台策略的迭代； 4、走在生活服务营销行业的前沿，进行模型和算法的创新，打造业界领先的营销算法体系和补贴系统。
1、参与一定规模的生活服务的个性化营销优化，主要包括补贴策略、增量价值建模等优化工作，支持整体的生活服务拉新、召回以及促购的个性化营销； 2、通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为生活服务用户提供更精准的个性化补贴； 3、深度参与生活服务营销平台、策略引擎的优化研究以及通用平台策略的迭代； 4、走在生活服务营销行业的前沿，进行模型和算法的创新，打造业界领先的营销算法体系和补贴系统。