网易数据科学专家

1.利用统计学习、数据挖掘、推荐算法等方法，设计和优化用户模型，为产品设计研发及运营提供数据支持； 2.负责游戏海量数据分析任务，包括但不限于：社交网络分析，聚类分析，用户画像，异常用户挖掘等； 3.优化现有线上算法，结合实际业务需求与数据，利用分布式计算框架，研发高效可靠的数据挖掘解决方案； 4.关注行业前沿动态，保持行业敏感度，对竞品有专业的研究和分析。

1、设计供应链策略及运筹模型，帮助优化仓网结构、库容规划、铺备货计划、货品采购等各环节； 2、搭建供应链仿真系统模拟综合效果，并通过数值搜索方法优化重要参数，提升各策略模型的有效性； 3、完成各类因果推断分析，在复杂业务场景中使用实验/非实验数据归因异动并推断效果； 4、研究并设计合理的科学实验流程，为公司构建灵敏、准确、有效的实验平台；

1、建立并完善迭代风险相关模型，赋能生态治理策略体系，指标驱动商业生态与体验； 2、系统化管理指标体系，长期追踪监测指标并做异动归因分析，协助核心指标的如期达成； 3、持续迭代数据相关基础建设，打造适应业务发展的高效率数据科学工具； 4、挖掘并量化安全性指标，验证指标间的勾稽关系，寻求增长、风控、体验、效率间的最优解； 5、周期性业务复盘，将关键数据分析结果转化为有效的业务洞察或经营决策依据，向决策及协同团队清晰呈现。

1、策略输出：为市场侧活动提供的热点事件&货品方向研究、人群挖掘策略、问题诊断等方向的策略研究； 2、业务支持：支持市场侧活动的落地，验证前置策略有效性和后期迭代，为后续活动提供准确的策略度量； 3、数据科学：基于商业化、电商、内容等多方向数据下探，打造科学度量的分析模型，为活动标准化验证提供支持。