主分类：策略与机制产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "推荐策略产品-TikTok旗下独立图文端",
"job_level": "未披露",AI生成
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"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责内容推荐策略方向的产品规划与策略设计，围绕用户增长、内容消费、互动转化、内容生态健康等目标，持续提升推荐系统效果；\n2、深入理解推荐系统链路，包括召回、粗排、精排、重排、冷启动、多样性、探索利用、负反馈、内容分发机制等模块，与算法、工程、数据及内容生态、审核、增长、商业化等团队协作，推进策略落地并平衡用户体验、内容供给、社区生态和业务增长之间的关系；\n3、负责推荐场景下的用户体验优化，包括新用户冷启动、兴趣建模、内容画风控制、低质内容治理、重复推荐、作者/内容多样性、兴趣圈层发现等问题；\n4、建立推荐策略指标体系，拆解北极星指标、结果指标、过程指标和围栏指标，设计实验方案并推动A/B实验验证，基于数据分析、用户行为、内容理解和业务目标发现推荐链路中的核心问题，提出策略假设、设计解决方案并持续迭代优化；\n5、关注行业内推荐系统、内容社区、信息流产品的发展趋势，能够将先进经验转化为适合业务场景的产品策略。",
"requirements_text": "1、5年+互联网产品经验，其中至少3年以上推荐策略、信息流、内容分发、广告策略或增长策略相关经验；\n2、熟悉推荐系统基本机制，理解召回、排序、特征、Embedding、用户画像、内容画像、冷启动、A/B实验等概念，能够与算法团队高效沟通；\n3、具备较强的数据分析能力，能够熟练使用SQL，能够通过数据发现问题、验证假设、评估策略效果；\n4、对内容社区、UGC平台、信息流产品有深入理解，能理解用户消费、互动、发布、留存、社区氛围之间的关系；\n5、具备优秀的问题拆解能力和产品判断力，能将复杂业务问题转化为清晰的策略目标、指标体系和可落地方案，同时具备用户同理心，关注指标提升及长期用户体验和内容生态健康；\n6、有较强的跨团队协作能力，能够推动算法、工程、数据、运营、审核等多方协同落地。",
"skills": [AI生成
"SQL",
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"fulltext": "推荐策略产品-TikTok旗下独立图文端\n职位描述\n1、负责内容推荐策略方向的产品规划与策略设计，围绕用户增长、内容消费、互动转化、内容生态健康等目标，持续提升推荐系统效果；\n2、深入理解推荐系统链路，包括召回、粗排、精排、重排、冷启动、多样性、探索利用、负反馈、内容分发机制等模块，与算法、工程、数据及内容生态、审核、增长、商业化等团队协作，推进策略落地并平衡用户体验、内容供给、社区生态和业务增长之间的关系；\n3、负责推荐场景下的用户体验优化，包括新用户冷启动、兴趣建模、内容画风控制、低质内容治理、重复推荐、作者/内容多样性、兴趣圈层发现等问题；\n4、建立推荐策略指标体系，拆解北极星指标、结果指标、过程指标和围栏指标，设计实验方案并推动A/B实验验证，基于数据分析、用户行为、内容理解和业务目标发现推荐链路中的核心问题，提出策略假设、设计解决方案并持续迭代优化；\n5、关注行业内推荐系统、内容社区、信息流产品的发展趋势，能够将先进经验转化为适合业务场景的产品策略。\n\n职位要求\n1、5年+互联网产品经验，其中至少3年以上推荐策略、信息流、内容分发、广告策略或增长策略相关经验；\n2、熟悉推荐系统基本机制，理解召回、排序、特征、Embedding、用户画像、内容画像、冷启动、A/B实验等概念，能够与算法团队高效沟通；\n3、具备较强的数据分析能力，能够熟练使用SQL，能够通过数据发现问题、验证假设、评估策略效果；\n4、对内容社区、UGC平台、信息流产品有深入理解，能理解用户消费、互动、发布、留存、社区氛围之间的关系；\n5、具备优秀的问题拆解能力和产品判断力，能将复杂业务问题转化为清晰的策略目标、指标体系和可落地方案，同时具备用户同理心，关注指标提升及长期用户体验和内容生态健康；\n6、有较强的跨团队协作能力，能够推动算法、工程、数据、运营、审核等多方协同落地。\n1、负责内容推荐策略方向的产品规划与策略设计，围绕用户增长、内容消费、互动转化、内容生态健康等目标，持续提升推荐系统效果；\n2、深入理解推荐系统链路，包括召回、粗排、精排、重排、冷启动、多样性、探索利用、负反馈、内容分发机制等模块，与算法、工程、数据及内容生态、审核、增长、商业化等团队协作，推进策略落地并平衡用户体验、内容供给、社区生态和业务增长之间的关系；\n3、负责推荐场景下的用户体验优化，包括新用户冷启动、兴趣建模、内容画风控制、低质内容治理、重复推荐、作者/内容多样性、兴趣圈层发现等问题；\n4、建立推荐策略指标体系，拆解北极星指标、结果指标、过程指标和围栏指标，设计实验方案并推动A/B实验验证，基于数据分析、用户行为、内容理解和业务目标发现推荐链路中的核心问题，提出策略假设、设计解决方案并持续迭代优化；\n5、关注行业内推荐系统、内容社区、信息流产品的发展趋势，能够将先进经验转化为适合业务场景的产品策略。\n1、5年+互联网产品经验，其中至少3年以上推荐策略、信息流、内容分发、广告策略或增长策略相关经验；\n2、熟悉推荐系统基本机制，理解召回、排序、特征、Embedding、用户画像、内容画像、冷启动、A/B实验等概念，能够与算法团队高效沟通；\n3、具备较强的数据分析能力，能够熟练使用SQL，能够通过数据发现问题、验证假设、评估策略效果；\n4、对内容社区、UGC平台、信息流产品有深入理解，能理解用户消费、互动、发布、留存、社区氛围之间的关系；\n5、具备优秀的问题拆解能力和产品判断力，能将复杂业务问题转化为清晰的策略目标、指标体系和可落地方案，同时具备用户同理心，关注指标提升及长期用户体验和内容生态健康；\n6、有较强的跨团队协作能力，能够推动算法、工程、数据、运营、审核等多方协同落地。",
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