快手商业分析师（本地线索方向）-【商业化】
任职要求
1、本科及以上学历，3年以上商业分析、数据分析相关工作经验； 2、有好奇心，具有结构化思考与分析能力，逻辑思维能力强，对于数据高度敏感； 3、能够独立对接业务需求，独挡一面，完成问题挖掘、问题定义、问…
工作职责
1、作为行业BP，对本地业务展开深度分析，发现行业机会点与风险点，探索增长路径和驱动因素； 2、从经营策略和精细化运营的角度，通过数据分析产出对业务有直接推动作用的经营策略和数据洞察，并推动落地实施，评估策略效果，不断提高业务经营管理效率和质量； 3、全面了解产品方案、客户诉求、营销模式等，从行业变化、广告漏斗、业务判断中发掘洞察，追踪业务进展，对接产算、运营、销售团队，支持策略测算、方案选择、效果评估，形成周期性、系统性评估报告，规划业务专项并利用业务激励推动项目落地； 4、根据公司战略和业务发展情况制定合理的目标，并监控目标达成情况，及时发现业绩波动异常并分析归因； 5、目标管理：根据业务发展制定商业化目标。
1、支持生活服务管理层的战略级课题分析，从内外部市场中找到潜在机会点； 2、围绕生服语境里的本地交易型业务和线索型业务，深度洞察用户需求及商家生态，结合平台的内容禀赋，探索新的流量分发模式和营收模式； 3、与产品、算法、运营、销售等业务团队协调合作，基于内外部分析和调研，产出策略建议并推进落地执行。
生活服务业务是快手商业化增速最快的业务之一，包含线索和本地团购类型行业。一起来探索端到端生成式推荐OneLoc，Scaling Law，近场分发场景下的多模态表征，基于RL的长期价值最大化。 1、负责生服广告和自然内容推荐系统的核心精排模型算法持续迭代优化，提升业务的核心指标，帮助快手生服业务高速增长； 2、基于快手的海量用户和商家数据，探索使用机器学习、迁移学习、强化学习、LLM、diffusion、多模态技术、博弈论等前沿技术来解决快手生活服务业务所面临的多元异构数据的挑战，将前沿技术在生服业务上落地，推动业务高速发展； 3、通过数据分析挖掘业务潜在机会，面向流量投放侧和广告主优化侧进行算法设计和效果优化。
生活服务业务是快手商业化增速最快的业务之一，包含线索和本地团购类型行业。一起来探索端到端生成式推荐OneLoc，Scaling Law，近场分发场景下的多模态表征，基于RL的长期价值最大化。 1、负责生服广告和自然内容推荐系统的核心精排模型算法持续迭代优化，提升业务的核心指标，帮助快手生服业务高速增长； 2、基于快手的海量用户和商家数据，探索使用机器学习、迁移学习、强化学习、LLM、diffusion、多模态技术、博弈论等前沿技术来解决快手生活服务业务所面临的多元异构数据的挑战，将前沿技术在生服业务上落地，推动业务高速发展； 3、通过数据分析挖掘业务潜在机会，面向流量投放侧和广告主优化侧进行算法设计和效果优化。