千问千问C端事业群-千问-数据科学家-推荐场景-杭州
任职要求
1. 专业背景： 计算机、统计学、数学、运筹学或相关专业硕士及以上学历。 2. 算法功底： 扎实的机器学习基础，熟悉推荐系统常用算法（如 DeepFM, Transformer, DIN 等），并对大语言模型（LLM）的基本原理有清晰理解。 3. 工程与工具： 熟练使用 SQL、Python/Scala，具备在庞大的大数据环境（Spark/MaxCompute）下高效处理海量数据的能力。…
工作职责
加入千问APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理，你将负责千问 APP 核心推荐场景（首屏发现流、AI 创作/智能体推荐）以及通用 Agent 的用户行为分析、业务分析与策略优化工作。 1. 通用Agent效果分析：设计合理的通用Agent效果评估体系，降低评估迭代成本，挖掘用户的真实需求和重要改进点，指导下一步优化方向。 2. 用户洞察与行为分析： 通过对用户对话习惯、Agent 使用偏好、创作内容质量的深度挖掘，发现潜在增长点，为算法模型迭代和产品演进提供数据支撑。 3. 核心指标体系构建： 定义并拆解大模型产品的核心指标，建立全链路监控与归因体系，精准量化推荐策略对业务的贡献。 4. 实验与因果推断： 负责大规模 A/B Testing 的方案设计与评估。利用因果推断方法（Causal Inference）识别推荐机制中的关键因子，解决传统策略中“相关性非因果”的痛点。
1. 指标体系建设与监控： 参与核心业务指标的定义、拆解与口径标准化，构建覆盖用户增长、留存、转化等关键环节的指标体系； 搭建数据监控看板，实现关键指标的可视化追踪与日常巡检； 配置异常波动自动报警机制，协助定位数据异动根因并输出分析报告； 2. 实验体系设计与评估 参与 A/B 实验的全流程管理，包括假设提出、样本量计算、实验方案设计； 负责实验数据回收与效果评估，输出统计显著性检验及业务影响分析； 参与实验上线前的 Review 环节，确保实验设计科学合理、结果解读准确可信； 3. 专项分析与策略探索 基于用户画像、兴趣偏好及行为数据，开展人群分层与特征洞察分析； 深入算法链路各环节进行效果摸底，识别优化空间并提出数据驱动建议； 探索个性化推荐、精准营销等场景的数据应用方向，输出可行性分析与原型验证；
1. 负责千问用户增长数据科学及洞察，通过探索性数据分析、AB实验、因果分析等手段，输出可落地的业务洞察与策略建议，为产品、运营、投放、算法等团队提供数据支持与决策依据； 2、负责千问用户增长数据挖掘及应用，基于用户行为、投放效果、DMP画像等多源数据，构建并优化用户精细化分层、价值预估、风控算法、投放策略、归因策略、标签建模等算法模型，在业务场景落地，发掘高质量增长的机会，实现用户规模、用户粘性的增长； 3. 负责千问用户数据体系建设，参与数据仓库分层设计与模型建设，设计并维护稳定、高质量的数据链路以及，熟练使用 SQL、Flink、实时数仓等技术构建离线与实时数据工程，推动数据治理体系建设。
1. 负责千问用户增长数据科学及洞察，通过探索性数据分析、AB实验、因果分析等手段，输出可落地的业务洞察与策略建议，为产品、运营、投放、算法等团队提供数据支持与决策依据； 2、负责千问用户增长数据挖掘及应用，基于用户行为、投放效果、DMP画像等多源数据，构建并优化用户精细化分层、价值预估、风控算法、投放策略、归因策略、标签建模等算法模型，在业务场景落地，发掘高质量增长的机会，实现用户规模、用户粘性的增长； 3. 负责千问用户数据体系建设，参与数据仓库分层设计与模型建设，设计并维护稳定、高质量的数据链路以及，熟练使用 SQL、Flink、实时数仓等技术构建离线与实时数据工程，推动数据治理体系建设。
1. 负责生活服务业务线的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位业务问题与机会点，保障业务策略落地； 2. 基于业务痛点开展专项分析，包括但不限于：用户增长、产品体验、需求表达链路和转化、营销效果与成本收益等； 3. 深度参与业务规划，通过数据挖掘、归因分析、漏斗分析、AB实验评估等，找到问题点，输出可落地的策略建议； 4. 协同产品、运营、算法、研发、财务等团队，主动挖掘业务需求，提供数据支持，推动分析结论落地并追踪效果； 5. 完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率