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快手策略产品专家(下载方向)-【商业化】

社招全职5-10年D7338地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,5-10年策略产品经验;
2、有商业产品经验、了解商业投放模式、系统基础策…
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工作职责


1、知业务-与业务深度合作,深刻洞察行业的运行模式,挖掘客户投放中的核心诉求和机会点;
2、会数据-通过数据分析、行业调研等方式,提出数据应用思路并能高效推进落地;有清晰的效果衡量思路;
3、懂系统-深挖数据在系统全链路的机会点,通过对召回、粗排、精排等环节的策略方案设计,提升系统匹配效率,为客户实现精准破圈;
4、产品力-优化系统链路机制,对模型和策略进行持续迭代后实现产品化,为平台提供高效的策略工具。
包括英文材料
学历+
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社招5年以上D4106

1、负责工具&影音&社交等下载行业的效果广告商业化方案及投放策略,对下载行业的收入、变现效率、投放效果、客户留存等负责; 2、对信息流广告充分熟悉,并能结合广告主诉求和行业机会,寻找行业与现有产品的深入结合点,提出行业创新性解决方案,推动行业模式变革; 3、与运营、销售团队合作,推动产品相关运营推广工作顺利进行,并结合运营分析和问题收集,制定产品优化方向,推动产品不断迭代; 4、负责行业相关产品及策略项目管理,推动设计、技术、测试等相关团队及合作部门按时完成产品研发、高质量上线。

更新于 2025-07-02北京
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社招5年以上

1、负责迅雷核心的下载业务线,围绕用户需求制定产品策略,提升平台规模和口碑; 2、基于下载和网盘业务,联动增值和生态团队,提升迅雷会员规模; 3、推动协作团队达成对业务目标的一致理解,并快速完成目标及方案的落地; 4、实现产品创新,在保证原有产品和功能可靠性的同时不断寻求创新突破。

更新于 2025-03-27深圳
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社招5年以上技术类-算法

方向一:流量算法 负责广告重点流量展位(搜索/feeds/banner/视频类)CPM提升,包括点击率优化,流量策略优化,创意优选,反作弊策略等,助力重点流量位广告匹配效率提升,扩大广告消耗规模 1)掌握广告流量策略优化手段,了解广告全链路相关算法(召回/粗排/精排/重排/创意优选等),至少熟悉其中1道2个环节的原理和细节方案,能够灵活、快速响应问题和解决问题。 2) 熟悉常用的流量优化策略,在流控,频控,去重,打散,混排等流量策略有实际的优化提升经验,能针对不同流量场的特点,针对性的设计优化场的流量策略。 3) 有大规模搜索广告,feeds流广告,以及视频流广告有2年以上实际优化经验者优先。 方向二:行业算法 负责广告重点行业如电商/汽车/游戏等客户的效果优化,智能出价等广告机制优化,助力广告重点行业规模扩量。 1)掌握广告行业和客户诉求,熟练掌握常见的定向、助攻、高价值人群溢价、矫正、扶持、落地页诊断、链路效率排查等等广告机制和技术优化方案,能够灵活、快速响应问题和解决问题 2)洞悉电商/汽车/游戏/运营商等行业、交易/线索/下载唤端产品、自动化投放/系统干预机制发展趋势,掌握GSP等计费机制、深浅转化模型优化、自动化投放技术、针对业务场景的模型优化等等技术,可以针对性的提出和推动和整合相关产研方案、平台能力给出针对性的以及深入的解决方案

更新于 2025-06-13上海|杭州
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社招3年以上技术类-算法

方向一:流量算法 负责广告重点流量展位(搜索/feeds/banner/视频类)CPM提升,包括点击率优化,流量策略优化,创意优选,反作弊策略等,助力重点流量位广告匹配效率提升,扩大广告消耗规模 1)掌握广告流量策略优化手段,了解广告全链路相关算法(召回/粗排/精排/重排/创意优选等),至少熟悉其中1道2个环节的原理和细节方案,能够灵活、快速响应问题和解决问题。 2) 熟悉常用的流量优化策略,在流控,频控,去重,打散,混排等流量策略有实际的优化提升经验,能针对不同流量场的特点,针对性的设计优化场的流量策略。 3) 有大规模搜索广告,feeds流广告,以及视频流广告有2年以上实际优化经验者优先。 方向二:行业算法 负责广告重点行业如电商/汽车/游戏等客户的效果优化,智能出价等广告机制优化,助力广告重点行业规模扩量。 1)掌握广告行业和客户诉求,熟练掌握常见的定向、助攻、高价值人群溢价、矫正、扶持、落地页诊断、链路效率排查等等广告机制和技术优化方案,能够灵活、快速响应问题和解决问题 2)洞悉电商/汽车/游戏/运营商等行业、交易/线索/下载唤端产品、自动化投放/系统干预机制发展趋势,掌握GSP等计费机制、深浅转化模型优化、自动化投放技术、针对业务场景的模型优化等等技术,可以针对性的提出和推动和整合相关产研方案、平台能力给出针对性的以及深入的解决方案 方向三:支付宝首页/内容/营销等 1.参与亿级用户支付宝推荐场景算法研发与优化,深入理解推荐业务需求,设计并落地大规模召回/排序/重排等算法,持续提升推荐算法效率与用户体验; 2.通过研究用户表征学习、多源异构数据建模、跨域迁移学习、多场景建模、序列建模、多任务学习等技术提升推荐匹配效率,帮助用户快速发现优质商品、内容与服务; 3.研究推荐冷启动、分人群多目标优化等推荐技术课题,不断探索最新技术。

更新于 2025-10-22北京|上海|杭州