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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7657184560450996533

电商定价与经营策略算法专家-Data

未披露 · 杭州 · 字节跳动

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "电商定价与经营策略算法专家-Data",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "杭州",
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        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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        "degree": "未披露",
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        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责国际电商供给与价格策略相关的算法设计与落地,包括个性化定价、包邮/运费策略、补贴策略、成本预估与利润优化等方向;\n2、面向电商交易链路中的经营问题,构建转化率预估、价格/补贴弹性预估、Uplift建模、多目标优化与求解等算法能力,持续提升GMV、利润和用户体验;\n3、深入理解电商业务场景,结合机器学习、因果推断、运筹优化等技术,设计可解释、可评估、可迭代的策略机制,并通过实验验证推动业务增长;\n4、参与算法平台和策略系统建设,与产品、工程、运营等团队协作,推动算法模型产品化落地,构建从策略设计、实验评估到收益归因的完整闭环;\n5、探索大模型与Agent在电商经营场景中的应用,包括资金流相关场景的大模型后训练、智能分析、策略生成及自动化决策能力建设。",
        "requirements_text": "1、扎实的机器学习、数据挖掘和算法工程基础,熟悉常见预估模型、排序模型或决策优化方法;\n2、具备较强的业务抽象能力,能够将复杂业务问题转化为算法问题,并设计合理的数据驱动解决方案;\n3、具备优秀的数据分析能力和问题拆解能力,能够独立完成问题定位、方案设计、实验评估和效果复盘;\n4、具备良好的沟通协作能力和推动力,能够与产品、工程、运营等团队高效合作,推动项目落地。\n\n有以下一个或多个方向经验者优先:\n1、电商、广告、增长、推荐、搜索等策略算法经验;\n2、定价、补贴、供给分配、经营优化等商业策略经验;\n3、因果推断、Uplift Modeling、强化学习、运筹优化等相关经验;\n4、大模型后训练、Agent、智能决策系统相关经验。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "强化学习",
            "数据分析",
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            "大语言模型"
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        "preferred_qualifications": "有以下一个或多个方向经验者优先:",
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    "fulltext": "电商定价与经营策略算法专家-Data\n职位描述\n1、负责国际电商供给与价格策略相关的算法设计与落地,包括个性化定价、包邮/运费策略、补贴策略、成本预估与利润优化等方向;\n2、面向电商交易链路中的经营问题,构建转化率预估、价格/补贴弹性预估、Uplift建模、多目标优化与求解等算法能力,持续提升GMV、利润和用户体验;\n3、深入理解电商业务场景,结合机器学习、因果推断、运筹优化等技术,设计可解释、可评估、可迭代的策略机制,并通过实验验证推动业务增长;\n4、参与算法平台和策略系统建设,与产品、工程、运营等团队协作,推动算法模型产品化落地,构建从策略设计、实验评估到收益归因的完整闭环;\n5、探索大模型与Agent在电商经营场景中的应用,包括资金流相关场景的大模型后训练、智能分析、策略生成及自动化决策能力建设。\n\n职位要求\n1、扎实的机器学习、数据挖掘和算法工程基础,熟悉常见预估模型、排序模型或决策优化方法;\n2、具备较强的业务抽象能力,能够将复杂业务问题转化为算法问题,并设计合理的数据驱动解决方案;\n3、具备优秀的数据分析能力和问题拆解能力,能够独立完成问题定位、方案设计、实验评估和效果复盘;\n4、具备良好的沟通协作能力和推动力,能够与产品、工程、运营等团队高效合作,推动项目落地。\n\n有以下一个或多个方向经验者优先:\n1、电商、广告、增长、推荐、搜索等策略算法经验;\n2、定价、补贴、供给分配、经营优化等商业策略经验;\n3、因果推断、Uplift Modeling、强化学习、运筹优化等相关经验;\n4、大模型后训练、Agent、智能决策系统相关经验。\n1、负责国际电商供给与价格策略相关的算法设计与落地,包括个性化定价、包邮/运费策略、补贴策略、成本预估与利润优化等方向;\n2、面向电商交易链路中的经营问题,构建转化率预估、价格/补贴弹性预估、Uplift建模、多目标优化与求解等算法能力,持续提升GMV、利润和用户体验;\n3、深入理解电商业务场景,结合机器学习、因果推断、运筹优化等技术,设计可解释、可评估、可迭代的策略机制,并通过实验验证推动业务增长;\n4、参与算法平台和策略系统建设,与产品、工程、运营等团队协作,推动算法模型产品化落地,构建从策略设计、实验评估到收益归因的完整闭环;\n5、探索大模型与Agent在电商经营场景中的应用,包括资金流相关场景的大模型后训练、智能分析、策略生成及自动化决策能力建设。\n1、扎实的机器学习、数据挖掘和算法工程基础,熟悉常见预估模型、排序模型或决策优化方法;\n2、具备较强的业务抽象能力,能够将复杂业务问题转化为算法问题,并设计合理的数据驱动解决方案;\n3、具备优秀的数据分析能力和问题拆解能力,能够独立完成问题定位、方案设计、实验评估和效果复盘;\n4、具备良好的沟通协作能力和推动力,能够与产品、工程、运营等团队高效合作,推动项目落地。\n\n有以下一个或多个方向经验者优先:\n1、电商、广告、增长、推荐、搜索等策略算法经验;\n2、定价、补贴、供给分配、经营优化等商业策略经验;\n3、因果推断、Uplift Modeling、强化学习、运筹优化等相关经验;\n4、大模型后训练、Agent、智能决策系统相关经验。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T011",
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        "std_taxonomy_version": "20261104"
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