主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "Keeta技术-骑手定价补贴算法负责人",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-业务研发平台",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "1、负责 Keeta 履约算法骑手定价补贴方向，建设面向多国家、多运力结构的骑手定价、补贴、活动和预算分配算法体系。\n2、围绕运力争夺、精细化降本探索等重点场景，设计补贴工具、骑手分层、区域时段策略、动态定价和效果评估机制。\n3、建立补贴增量和 ROI 评估框架，通过因果实验、准实验、分层分析和供需归因判断策略真实收益，避免只看表面接单率或在线骑手数。\n4、推动定价补贴与调度、供需、ETA、产品运营联动，把人工盯盘和经验投放沉淀为可配置、可自动化、可复用的算法工具。\n5、管理和培养骑手定价补贴团队，建立策略评审、预算复盘和跨地区经验迁移机制。",
"requirements_text": "1、具备 marketplace pricing、司机或骑手激励、用户增长补贴、智能营销、广告出价、预算分配或动态定价等相关经验之一；有外卖、网约车、本地生活供需平台经验优先。\n2、具备较强商业判断和成本意识，能判断补贴投入的增量、效率、长期副作用和竞争应对价值。\n3、具备扎实的数据分析、因果推断和实验设计能力，能设计策略评估体系并识别选择偏差、溢出效应干扰。\n4、能主动推动跨团队协作，既能和业务负责人讨论策略，也能和算法、工程、产品团队拆解落地路径。\n5、具备较强学习能力，能在多国并行、竞争动作频繁的环境下持续拿结果。",
"skills": [AI生成
"数据分析",
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"job_highlights": "参与建设并见证国际化业务的告诉发展，直接影响业务走向，技术驱动业务进步的成就感"
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"fulltext": "Keeta技术-骑手定价补贴算法负责人\nKeeta技术-骑手定价补贴算法负责人\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-业务研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n1、负责 Keeta 履约算法骑手定价补贴方向，建设面向多国家、多运力结构的骑手定价、补贴、活动和预算分配算法体系。\n2、围绕运力争夺、精细化降本探索等重点场景，设计补贴工具、骑手分层、区域时段策略、动态定价和效果评估机制。\n3、建立补贴增量和 ROI 评估框架，通过因果实验、准实验、分层分析和供需归因判断策略真实收益，避免只看表面接单率或在线骑手数。\n4、推动定价补贴与调度、供需、ETA、产品运营联动，把人工盯盘和经验投放沉淀为可配置、可自动化、可复用的算法工具。\n5、管理和培养骑手定价补贴团队，建立策略评审、预算复盘和跨地区经验迁移机制。\n\n岗位基本要求\n1、具备 marketplace pricing、司机或骑手激励、用户增长补贴、智能营销、广告出价、预算分配或动态定价等相关经验之一；有外卖、网约车、本地生活供需平台经验优先。\n2、具备较强商业判断和成本意识，能判断补贴投入的增量、效率、长期副作用和竞争应对价值。\n3、具备扎实的数据分析、因果推断和实验设计能力，能设计策略评估体系并识别选择偏差、溢出效应干扰。\n4、能主动推动跨团队协作，既能和业务负责人讨论策略，也能和算法、工程、产品团队拆解落地路径。\n5、具备较强学习能力，能在多国并行、竞争动作频繁的环境下持续拿结果。\n\n岗位亮点\n参与建设并见证国际化业务的告诉发展，直接影响业务走向，技术驱动业务进步的成就感\n1、负责 Keeta 履约算法骑手定价补贴方向，建设面向多国家、多运力结构的骑手定价、补贴、活动和预算分配算法体系。\n2、围绕运力争夺、精细化降本探索等重点场景，设计补贴工具、骑手分层、区域时段策略、动态定价和效果评估机制。\n3、建立补贴增量和 ROI 评估框架，通过因果实验、准实验、分层分析和供需归因判断策略真实收益，避免只看表面接单率或在线骑手数。\n4、推动定价补贴与调度、供需、ETA、产品运营联动，把人工盯盘和经验投放沉淀为可配置、可自动化、可复用的算法工具。\n5、管理和培养骑手定价补贴团队，建立策略评审、预算复盘和跨地区经验迁移机制。\n1、具备 marketplace pricing、司机或骑手激励、用户增长补贴、智能营销、广告出价、预算分配或动态定价等相关经验之一；有外卖、网约车、本地生活供需平台经验优先。\n2、具备较强商业判断和成本意识，能判断补贴投入的增量、效率、长期副作用和竞争应对价值。\n3、具备扎实的数据分析、因果推断和实验设计能力，能设计策略评估体系并识别选择偏差、溢出效应干扰。\n4、能主动推动跨团队协作，既能和业务负责人讨论策略，也能和算法、工程、产品团队拆解落地路径。\n5、具备较强学习能力，能在多国并行、竞争动作频繁的环境下持续拿结果。",
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