美团商业分析师（流量分析方向）
任职要求
1、4年及以上互联网流量分析经验，对所在领域的商业和业务逻辑有深刻理解，有流量运营、流量分析经验优先；
2、逻辑思维能力强，具备较强的全局视角和细节把控能力；
3、熟练使用SQL，能取数、分…工作职责
1、基于业务目标要求，制定流量分析框架，指导业务优化流量分配； 2、搭建端内用户侧流量评估机制，调优流量资源，牵引业务迭代流量策略； 3、剖析用户端内行为，洞察流量分配方式对交易增长的驱动作用，给出相应建议； 4、参与各类流量分配与效率评估，找到高效投入的机会点； 5、参与重要流量分发方式的目标制定、实验设计、过程监控、效率及效果评估，推动项目按规划落地。
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。
1. 搜索召回算法：基于多模态&LLM大模型等能力，设计和优化1688搜索召回模块；负责文本query理解和改写；设计和优化分人群的多路召回差异化协同机制，并建立召回迭代的评价指标； 2. 搜索排序算法：设计和优化1688搜索排序下的转化率精准预估任务；深入研究全域用户行为建模、全域迁移学习任务、多模态技术方向在排序的应用；设计和优化1688搜索排序框架，围绕长期用户价值对1688排序模型的目标进行设计和优化； 3. 搜索流量机制：负责1688搜索机制策略创新和优化，包括商业化机制策略和用户增长策略的方案设计和落地，分渠道精细化优化用户的留存和活跃； 4. 搜索基础算法：在1688搜索样本和数据特征上进行精细化处理，提升模型效果的上限，通过召回/粗排/排序的模型优化和一致性提升等方式对搜索全链路进行迭代。
1）负责拼多多核心电商推荐和信息流广告场景(首页Feeds流、百亿补贴、个人中心、大促、秒杀等活动场景)的个性化流量分发，提升用户体验，优化场景的订单、GMV、收入、DAU等指标； 2）负责推荐和信息流广告的召回、粗排、精排、重排、策略方向的优化，提升模型效率、策略的合理性，最大化推荐系统的漏斗效率； 3）研究方向：深度学习、召回模型、LTR、CTRCVR模型、Uplift模型、多模态大模型、创意生成和优选、营销增长算法、运筹优化、模型压缩和加速等。追求技术创新和实际业务的结合，深入剖析电商推荐系统的问题，不断提升用户的体验。
1、负责拼多多核心电商搜索和搜索广告场景(关键词搜索、图片搜索)的个性化流量分发，提升用户体验，优化场景的订单、GMV、收入、DAU、相关性等指标； 2、负责搜索和搜索广告的召回、粗排、精排、重排、相关性、策略方向的优化，提升模型效率、策略的合理性，最大化搜索系统的漏斗效率； 3、研究方向：深度学习、召回模型、LTR、CTCVR模型、Uplift模型、多模态大模型、创意生成和优选、营销增长算法、运筹优化、模型压缩和加速等。追求技术创新和实际业务的结合，深入剖析电商搜索系统的问题，不断提升用户的体验。