岗位职责
- 顶层架构规划： 设计全链路决策优化系统，整合因果推断、多目标运筹优化与消费者研究，驱动业务从流量增长向用户生命周期价值最大化转型。
- 决策引擎研发： 主导多目标优化算法的设计与落地，平衡业务指标与约束条件（如预算），解决高维决策空间的资源配置难题。
- 因果归因与实验设计： 构建高鲁棒性的因果推断框架，解决营销干扰下的反事实归因难题，利用异质性因果效应模型（HTE）实现精准的资源配置与补贴优化。
- 消费深度洞察： 建立基于复杂行为序列的消费者画像体系，通过关联规则挖掘与长短时序建模，深刻理解瞬态与稳态消费的触发机制，形成业务增长的“感知地图”。
- 技术影响力： 推动“感知-认知-决策-执行”的 Agentic Workflow 落地，沉淀可复用的“技能库（Skill Set）”，提升团队整体工程效率。
职位要求
- 极强的商业敏锐度： 能够将晦涩的算法逻辑（如边际效应递减、反事实推断）转化为业务方可理解的增长模型，具备推动跨部门共识的领导力。
- 专业深度： 计算机、运筹学、统计学或相关专业 PhD/硕士。在多目标优化、运筹优化（如强化学习决策）或高阶消费者行为研究领域有深厚积累，并在顶级会议（KDD, NeurIPS, IJCAI 等）有相关成果发表优先。
- 复杂建模能力： 具备处理极大规模分布式计算（Spark/Flink）下的复杂模型架构能力，有从0到1构建工业级决策引擎的成功经验。
- 决策思维： 深刻理解因果推断（Causal Inference）与机器学习的结合，能够跳出相关性陷阱，运用结构化思维诊断业务增长点。
- 工程实践： 精通 LLM 微调与 Agent 开发框架，具备将前沿科研结论转化为生产环境工程方案的闭环能力。
