美团用户体验运营专家
任职要求
1.具备较强的需求洞察及协同能力，善于业务思考和资源整合，能独立开展跨团队项目、拿结果及复杂项目管理；有优秀项目管理及数据分析能力者优先；
2.深刻理解以客户为中心，具备良好的商业思维、逻辑分析和业务敏感度，关注…工作职责
1.通过对产品用户体验流程及服务运营全场景深度分析，挖掘产品、业务流程不足，推动产品端优化落地，提升客户满意度； 2.通过市场趋势判断及行业研究，NPS调研，洞察用户痛点和需求，帮助发现业务增长机会和产品优化点，助力业务发展战略，提升金融产品用户体验； 3.能快速适应业务发展和变化，持续创新，保持求知欲，驱动新产品业务发展与客户体验的孵化和沉淀。
团队使命： 作为网约车交易市场技术核心团队，我们应用机器学习、运筹优化、因果推断、深度强化学习及生成式AI技术（LLM） ，构建支撑千万级日订单的动态双边市场智能决策系统。通过供需预测建模、动态定价策略、智能补贴分配、生态治理引擎 等策略引擎建设，持续优化平台商业价值与司乘体验，驱动全球领先的出行市场效率革新。 供需调节策略方向的主要工作： - 负责设计研发面向司乘双边市场的动态定价和跨品类联合补贴策略引擎，涉及的技术方向包括：精细化的时空供需预测建模、针对海量数据的细粒度因果建模、大规模运筹优化与求解算法设计、大规模离线仿真系统设计与研发等。 - 负责设计研发面向用户长期增长的智能增长营销策略引擎，构建可持续优化的收益管理与增长引擎系统，涉及的技术方向包括：长周期用户价值（LTV）建模、基于强化学习的序列化决策模型设计、大规模运筹优化与收益管理系统设计等。 - 负责设计研发面向供需调节和用户增长的智能运营系统，构建面向多目标高度封装的全自动智能化的运营引擎，助力网约车业务精细化运营提效。涉及的技术方向包括：不同粒度、周期的时序预测建模、大规模运筹优化求解算法、支持深度人机结合的工业化运营引擎架构。 - 负责设计研发面向网约车交易场景的司乘生态治理引擎，构建面向不同品类业务特点的判责、治理策略系统，涉及技术包括：多模态深度学习建模、大语言模型技术、原子预测和小样本学习等技术。
1、参与淘宝闪购即时物流场景下调度策略算法设计与开发，技术驱动业务增长； 2、数据驱动，应用机器学习、运筹学、博弈论等技术提升整体交易市场的效率，降低交易市场的成本，优化用户体验； 3、与跨职能团队（产品、运营等）协作，理解业务需求并将之转化为具体的算法问题，快速响应市场变动； 4、运用机器学习技术和大数据分析方法对现有策略效果进行评价，不断迭代策略模型并验证其有效性。
方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。
1、管理各类大模型合作：统筹公司自研、集团内部及外部合作伙伴的大模型对接与运营。 2、支持产品推广与活动：配合产品团队推动大模型上线，策划营销活动并优化用户体验。 3、整合资源与拓展合作：协调内外部资源，建立合作标准流程，组织行业交流活动。 4、市场分析与创新探索：研究行业动态，探索新商业模式并孵化大模型创新应用场景。 5、规范运营流程与评估：制定运营标准，优化资源配置并定期评估业务效果。