快手流量策略产品实习生（达人方向）-【商业化】

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：国际电商是以国际化短视频产品为载体的内容电商业务，致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商等多场景下，国际电商业务希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，在更多的地区实现没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得的使命。我们邀请你来此成长、钻研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务上的挑战。目前团队拥有丰富的国际化产品研发经验，包容多元的文化，且在全球设立研发团队，邀请你来一起接受跨国合作的挑战，还有跨文化交流机会在等你！ 1、以国际电商相关业务场景为基础（例如运营业务、商家达人业务、商品策略业务等），参与电商数据体系建设，整理分析相关业务问题； 2、基于对流量、商家、达人、平台与生态系统的深入理解，通过科学的指标体系定义和探索性数据分析，准确描述业务现状，快速发现、定位各个业务与技术方向的问题与机会； 3、结合国际电商的业务特性，协助数据科学家对数据洞察以及定性和定量分析，迅速定位内部问题或发现机会。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商-供应链和物流团队，通过应用机器学习和运筹优化算法，助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括：参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络，提升履约时效，降低成本，优化用户体验；跟踪全球电商趋势，优化电商货品供给，预测商品需求，指导备货，探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设，负责面向业务的数据挖掘及算法迭代； 2、结合电商底层数据，通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段，对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测； 3、结合货架和内容电商信息，通过数据挖掘的方式，优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率，主要场景如下： 1）完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建，对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议，包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议； 2）定义并优化不同业务场景的价格健康度，量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响，建模站内商品的价量曲线，推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地，并配合进行产品化建设； 3）深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营，针对不同业务阶段和内容电商场景，从商家、商品、价格等维度提供算法建议； 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发，包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等； 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作，达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-电商-数据科学团队，负责字节跳动电商业务的复杂算法实验设计与分析，生态演进策略研究，业务价值多指标度量及置换等任务。我们的目标是深入理解电商业务的运行机制，驱动产品团队高效科学的决策，支撑算法&策略持续优化创新，助力业务快速且可持续的增长。 1、负责字节跳动电商业务的复杂算法实验分析，生态演进策略研究，探索业务价值度量方法，深入理解电商业务与生态，驱动团队高效、科学的决策，支撑算法&策略持续优化创新，助力可持续的快速增长； 2、基于对用户流量、商家、达人、平台与生态系统的深入理解，通过科学的指标体系定义和探索性数据分析，准确描述业务现状，快速发现、定位各个业务与技术方向的问题与机会； 3、将复杂问题进行拆解、定义，利用数据挖掘、统计建模方法提出相应的产品策略改进假设或数据科学解决方案原型，能根据业务需求完成较为深入的专项数据分析与洞察； 4、与协同的各团队紧密配合，设计、实施科学合理的AB实验或观察性研究，指导科学的决策与迭代闭环，保证推动数据分析结论的落地与持续优化。