岗位职责
- 与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值；
- 电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化；
- 实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法；
- 推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向；
- 特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地；
- 方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。
职位要求
- 数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分；
- 掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力；
- 对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录；
- 有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优；
- 对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。
