得物用户补贴策略
任职要求
1、3年以上工作经验，有策略/补贴产品经验优先；
2、有良好的数据分析能力，能够根据业务数据发现问题和机会，并…工作职责
1、得物用户贴策略设计与运营 - 负责得物补贴策略设计、落地与迭代 - 基于用户行为、活跃度与生命周期阶段，构建分层化、差异化的补贴策略体系 - 对人群的转化率、复购率及补贴 ROI 负责 2、人群分层、商品分层与策略机制建设 - 搭建人群的识别与分层逻辑（如活跃度、品类偏好、价格敏感度、历史补贴响应度等） - 商品维度补贴策略设计（类目、价格带、商家补贴力度等） - 设计不同人群层级对应的补贴深度、券型结构与投放节奏 - 持续优化人群策略边界，避免补贴滥用 3、效果评估与数据分析 - 建立低活人群补贴效果评估体系，跟踪补贴带来的转化提升、增量 GMV 及长期价值（LTV）变化 - 通过 A/B 实验与对照分析，评估不同补贴策略的真实增量效果 - 基于数据结论，持续迭代补贴模型与投放规则 4、问题分析与风险控制 - 识别补贴策略在低活人群中的潜在风险，如套利、补贴依赖、错误激励等问题 - 针对策略执行中的异常波动或效果衰减，快速定位原因并制定调整方案 - 与风控、产品团队协同，完善补贴使用与人群命中规则 5、跨团队协同与机制共建 - 协同产品、算法、类目运营等团队，推动补贴策略的产品化与自动化 - 将策略需求沉淀为可复用的产品与机制能力，如人群圈选、补贴配置、效果监控等 - 在平台整体补贴体系中，明确低活人群策略的边界与定位，避免策略冲突与资源浪费
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 1. 负责金融业务会员领域的系统设计和研发工作，包括但不限于核心业务、运营支撑等领域，为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设，参与系统规划、讨论，共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识，了解海外的支付和金融市场，成为有国际化视野的技术专家。 4. base地：上海/杭州/北京
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