小红书用户增长数据分析师
任职要求
1、本科以上学历，统计、应用数学、计算机等相关专业优先。 2、具有用户增长、媒体投放、推荐策略、C端产品分析、社区或泛娱乐行业经验优先。 3、对科学实验、归因算法、因果推断有深刻认知，具备实际落地能力，能与业务结合拿到结果。 4、对用户和流…
工作职责
1、负责主站ROI评价工作，评估用户增长效能，定义渠道与用户颗粒度的LTV，设计统计维度、算法、效果评估、延伸应用和方案迭代。 2、与渠道团队共同设计流量增量实验，进行因果推断和公平度量，评估站内外拉新拉活手段的流量增量。 3、搭建归因模型，覆盖信息流点击、预装、消息和活动等归因体系。 4、监测业务发展态势，通过自动化能力建设提供预警、监测和解读，降低业务风险。 5、提升用户从触达、转化到留存等全链路的增长效果，负责用户新增、转化和LTV。 6、参与媒体投放和创新增长的效率监控与提效分析，优化投放策略。
1. 搭建数据指标体系和分析体系，完成住宿行业常规商业数据分析； 2. 结合自身研究经验通过专题分析，提出合理的数据解决方案和意见，提升数据价值，为公司商业决策、产品方向、运营策略、用户增长等提供数据支持； 3. 有产品意识，主动总结沉淀分析思路，通过工具化产品化的方式赋能团队。 4. 根据业务场景需要，利用合适的机器学习模型，解决业务问题，提升效率。 5. 以英文为工作语言与各国合作伙伴沟通交流，助力海外业务发展。
1、深入快手支付业务场景，参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发，提升快手支付业务用户增长和平台营收； 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关，参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发； 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据，结合支付业务约束和诉求，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升用户转化效率。
-角色和剧本模型训练：优化角色和剧本类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力，突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈 -前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义 AI 角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式 -极致性能优化：大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新 -规模增长：通过传统搜索、信息流等途径结合用户分析进行产品用户规模增长
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。