美团数据智能组-增长营销算法专家
任职要求
1.数学、统计、计算机或者相关专业硕士及以上学历,3年及以上工作经验 ; 2.在机器学习、深度学习、因果推断、序列建模等方面有较为丰富的研发经验, 并能在各种业务场景中进行合理的算法应用和部署; 3.具有一定的业务敏感度,具有创新精神和理论结合实践的能力,有主动思考和学习的驱动力, 乐于与业务共同成就和成长; 4.具有良好的团队合作意识与沟通能力,具备与产品、运营、BI、业务等多方密切配合的意识和经验; 5.持续关注算法前沿,深钻序列建模、多任务学习、因果推断、动态定价、强化学习等方向技术,能够独立负责子方向的发展和落地。 具备以下条件优先 1. 近三年在机器学习顶级会议产出过论文者优先; 2. 有金融领域相关算法工作经验者优先; 3. 有营销用户增长相关算法工作经验者优先; 4. 有搜索、推荐、排序经验者优先。
工作职责
1.从用户全生命周期角度,构建业务增长算法策略体系; 2.智能营销系统相关的算法实现和分析,跟进具体营销场景的策略方案的设计以及落地,提升营销ROI,对效果负责; 3.负责智能营销算法体系的完善和优化,打造业界一流的算法团队,与业务团队密切配合,通过算法不断提升营销效率。
1,负责电商数据仓库的ETL流程设计、开发与优化,尤其关注招商、营销活动(含大促)等核心业务场景的数据集成,确保数据的准确性、实时性和为业务决策和AI应用提供高质量数据基础。 2,主导电商领域的数据建模工作,构建满足用户画像、商品分析、营销效果评估等业务需求的多维数据模型,支持精细化运营、个性化推荐和智能决策。 3,与电商业务、招商、营销业务和数据科学等组紧密合作,深入理解业务痛点和增长目标,提供创新的数据解决方案,优化数据处理流程,提升数据赋能业务的能力。 4,参与大数据平台的优化和扩展,探索并应用AI技术(如机器学习、自然语言处理等)提升数据处理效率、数据质量和数据洞察能力,例如智能数据清洗、异常检测、特征工程自动化等。 5,编写高质量的代码和技术文档,确保代码的可维护性、可扩展性和可理解性,并积极参与技术分享和知识沉淀。 1,Responsible for the design, development, and optimization of ETL processes for the e-commerce data warehouse, with a focus on core business scenarios such as merchant acquisition, marketing campaigns (including major promotions), ensuring accurate, real-time, and efficient data transmission, and providing high-quality data foundation for business decisions and AI applications. 2,Lead data modeling efforts in the e-commerce domain, building multi-dimensional data models that meet the business needs of user profiling, product analysis, marketing performance evaluation, etc., supporting refined operations, personalized recommendations, and intelligent decision-making. 3,Collaborate closely with e-commerce business, merchant acquisition, marketing, and other teams to deeply understand business pain points and growth objectives, provide innovative data solutions, optimize data processing workflows, and enhance the ability of data to empower business. 4,Participate in the optimization and expansion of big data platforms, explore and apply AI technologies (such as machine learning, natural language processing, etc.) to improve data processing efficiency, data quality, and data insight capabilities, such as intelligent data cleaning, anomaly detection, and automated feature engineering. 5,Produce high-quality code and technical documentation to ensure code maintainability, scalability, and understandability, and actively participate in technical sharing and knowledge accumulation.
ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data-电商-供应链和物流团队,通过应用机器学习和运筹优化算法,助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括:参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络,提升履约时效,降低成本,优化用户体验;跟踪全球电商趋势,优化电商货品供给,预测商品需求,指导备货,探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设,负责面向业务的数据挖掘及算法迭代; 2、结合电商底层数据,通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段,对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测; 3、结合货架和内容电商信息,通过数据挖掘的方式,优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率,主要场景如下: 1)完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建,对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议,包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议; 2)定义并优化不同业务场景的价格健康度,量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响,建模站内商品的价量曲线,推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地,并配合进行产品化建设; 3)深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营,针对不同业务阶段和内容电商场景,从商家、商品、价格等维度提供算法建议; 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发,包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等; 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作,达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data-电商-供应链和物流团队,通过应用机器学习和运筹优化算法,助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括:参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络,提升履约时效,降低成本,优化用户体验;跟踪全球电商趋势,优化电商货品供给,预测商品需求,指导备货,探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设,负责面向业务的数据挖掘及算法迭代; 2、结合电商底层数据,通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段,对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测; 3、结合货架和内容电商信息,通过数据挖掘的方式,优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率,主要场景如下: 1)完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建,对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议,包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议; 2)定义并优化不同业务场景的价格健康度,量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响,建模站内商品的价量曲线,推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地,并配合进行产品化建设; 3)深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营,针对不同业务阶段和内容电商场景,从商家、商品、价格等维度提供算法建议; 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发,包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等; 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作,达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。
ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data-电商-供应链和物流团队,通过应用机器学习和运筹优化算法,助力字节电商在全球范围内向用户提供低价好物以及快速优质的购物体验。团队的方向包括:参与优化通向全球各个国家地区的仓储物流网络,提升履约时效,降低成本,优化用户体验;跟踪全球电商趋势,优化电商货品供给,预测商品需求,指导备货,探索AIGC赋能时尚供应链。 1、参与字节跳动电商供应链及物流、商品运营和价格运营全链路多场景智能体系建设,负责面向业务的数据挖掘及算法迭代; 2、结合电商底层数据,通过数据挖掘、深度学习、统计推断等算法手段,对电商履约链路的时空轨迹序列、ETA、物流网络动态等进行分析与预测; 3、结合货架和内容电商信息,通过数据挖掘的方式,优化不同生命周期中商品在各场域的流量效率、运营效率和业务目标达成率,主要场景如下: 1)完善不同商品在相似/替代/关联/趋势和季节性上的商品力基建,对重点场景货盘进行诊断并提供品类优化建议,包括但不限于细分机会市场挖掘、新品&商品成长和渠道组货建议; 2)定义并优化不同业务场景的价格健康度,量化不同类目/人群偏好/场域等对商品价格策略的影响,建模站内商品的价量曲线,推动商品定价/补贴建议、预算分配建议和商品券设计等落地,并配合进行产品化建设; 3)深度参与重点营销场和大促场景的盘货-招商-搭建-选品-投放全流程运营,针对不同业务阶段和内容电商场景,从商家、商品、价格等维度提供算法建议; 4、参与电商业务用户/商家/达人增长等业务中的触达算法研发,包括但不限于基于用户与触达内容的理解建立点击率/转化率预估等模型、优化触达时机/渠道、基于AIGC技术进行触达内容优化等; 5、与电商用户增长、商家/达人/商品相关运营、产品等团队紧密合作,达成电商业务的用户/商家/达人/商品高质量增长目标。