百度百度健康资深激励产品经理（J96615）
任职要求
-本科及以上学历，3年以上C端产品经验，专注于用户增长或激励体系方向
- 能够独立设计从获取、积累到消耗的完整激励闭环，理解不同生命周期用户对激励的敏感度差异
-具备良…工作职责
-负责健康APP内的用户激励体系设计（如积分、勋章、等级、权益中心等），构建用户行为与奖励的经济模型，以用户留存提升为主要目标 -结合健康场景的不同活动玩法设计激励手段，通过高频激励提升用户粘性并能有效引导用户向低频的医疗服务转型 - 制定激励货币（如健康币/积分）的发放与回收策略，监控激励成本与ROI，确保激励体系的经济健康度与可持续性 -搭建激励配置后台，支持运营团队灵活配置各类促活活动，并持续通过数据分析优化激励策略的效率
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统提升预估效果； 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果； 3、持续关注前沿技术发展方向，参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚； 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。