新浪微博搜索策略产品经理

1.负责美团到餐业务的搜推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升点击率、转化率等核心指标。 2.应用大规模机器学习模型和系统，优化查询理解、召回、粗排、精排、重排等算法模块。 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。 4.与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。

1、负责搜索推荐流量策略的规划与设计，提升用户搜索和推荐的体验及转化效果。 2、分析用户行为数据，挖掘用户需求，优化流量分配策略，提高用户粘性和活跃度。 3、与技术、运营、数据团队紧密合作，推动策略的实施和迭代，确保产品目标的达成。 4、跟踪竞品动态，研究行业趋势，不断优化产品功能，提升搜索推荐的竞争力。 5、负责跨部门协调沟通，确保项目顺利进行，对产品效果进行持续监控和优化。 1、Responsible for planning and designing search and recommendation traffic strategies to enhance user experience and conversion. 2、Analyze user behavior data, uncover user needs, and optimize traffic allocation strategies to increase user stickiness and activity. 3、Collaborate with technical, operational, and data teams to drive strategy implementation and iteration, ensuring product goals are met. 4、Monitor competitors, research industry trends, and continuously optimize product features to enhance search and recommendation competitiveness. 5、Coordinate with cross-functional departments to ensure smooth project progress and continuously monitor and optimize product performance.

1、负责搜索推荐流量策略的规划与设计，提升用户搜索和推荐的体验及转化效果。 2、分析用户行为数据，挖掘用户需求，优化流量分配策略，提高用户粘性和活跃度。 3、与技术、运营、数据团队紧密合作，推动策略的实施和迭代，确保产品目标的达成。 4、跟踪竞品动态，研究行业趋势，不断优化产品功能，提升搜索推荐的竞争力。 5、负责跨部门协调沟通，确保项目顺利进行，对产品效果进行持续监控和优化。 1、Responsible for planning and designing search and recommendation traffic strategies to enhance user experience and conversion. 2、Analyze user behavior data, uncover user needs, and optimize traffic allocation strategies to increase user stickiness and activity. 3、Collaborate with technical, operational, and data teams to drive strategy implementation and iteration, ensuring product goals are met. 4、Monitor competitors, research industry trends, and continuously optimize product features to enhance search and recommendation competitiveness. 5、Coordinate with cross-functional departments to ensure smooth project progress and continuously monitor and optimize product performance.

1、对AI技术有所洞察以及应用上的思考，能够深入调研全球优质AI大模型的技术发展趋势，并能够拆解评估其在电商场景的适用性。 2、能结合用户行为与业务需求，设计AI驱动的创新功能，覆盖电商领域智能推荐、搜索优化、商品表达与图像生成、营销优惠、客服对话等核心场景。 3、能够协同算法、工程、设计团队，将AI能力转化为可落地的产品方案，提升用户转化、留存与GMV；并主导AI功能的全周期管理：需求定义、原型设计、AB测试、效果追踪及迭代优化。 4、数据驱动决策，能够通过用户反馈、埋点数据及算法指标，量化AI功能价值，制定长期的优化策略。