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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"responsibilities": "1. 负责美团骑行用户运营核心业务，包括算法驱动的用户增长预测、营销补贴、套餐卡券推荐排序等。 \n2. 设计和优化用户智能营销算法，提升多种营销场景的补贴效率，驱动用户规模与业务收入的双重增长。 \n3. 与用户运营、产品团队紧密合作，从复杂业务逻辑中抽象问题并进行建模优化，推动全链路解决方案的落地。 \n4. 结合GenAI、因果推断等前沿理论和业界实践，解决骑行营销场景中的“选、估、售”难题。",
"requirements_text": "1. 硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业。 \n2. 4年以上算法策略相关工作经验，熟悉推荐/广告出价、深度学习序列建模或因果推断等方向。 \n3. 熟悉用户智能营销算法体系，对套餐卡推荐排序、补贴算法、动态定价等有深入理解。 \n4. 具备良好的数据敏感度和业务理解能力，能独立推动项目闭环。",
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"深度学习",
"建模"
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"job_highlights": "1. 业务规模大：亿级真实用户，覆盖用户理解、推卡排序、营销转化、增长留存的全过程算法触点场景。 \n2. 战略级定位：参与公司S级项目，目标空间大，协同资源丰富，个人业务与技术成长路径清晰。 \n3. 技术前沿：探索并推动大模型在策略生成、用户洞察等场景的应用落地，提升研发效率。"
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"fulltext": "营销增长算法专家\n营销增长算法专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-软件研发部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-07-15\n\n岗位职责\n1. 负责美团骑行用户运营核心业务，包括算法驱动的用户增长预测、营销补贴、套餐卡券推荐排序等。 \n2. 设计和优化用户智能营销算法，提升多种营销场景的补贴效率，驱动用户规模与业务收入的双重增长。 \n3. 与用户运营、产品团队紧密合作，从复杂业务逻辑中抽象问题并进行建模优化，推动全链路解决方案的落地。 \n4. 结合GenAI、因果推断等前沿理论和业界实践，解决骑行营销场景中的“选、估、售”难题。\n\n岗位基本要求\n1. 硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业。 \n2. 4年以上算法策略相关工作经验，熟悉推荐/广告出价、深度学习序列建模或因果推断等方向。 \n3. 熟悉用户智能营销算法体系，对套餐卡推荐排序、补贴算法、动态定价等有深入理解。 \n4. 具备良好的数据敏感度和业务理解能力，能独立推动项目闭环。\n\n岗位亮点\n1. 业务规模大：亿级真实用户，覆盖用户理解、推卡排序、营销转化、增长留存的全过程算法触点场景。 \n2. 战略级定位：参与公司S级项目，目标空间大，协同资源丰富，个人业务与技术成长路径清晰。 \n3. 技术前沿：探索并推动大模型在策略生成、用户洞察等场景的应用落地，提升研发效率。\n1. 负责美团骑行用户运营核心业务，包括算法驱动的用户增长预测、营销补贴、套餐卡券推荐排序等。 \n2. 设计和优化用户智能营销算法，提升多种营销场景的补贴效率，驱动用户规模与业务收入的双重增长。 \n3. 与用户运营、产品团队紧密合作，从复杂业务逻辑中抽象问题并进行建模优化，推动全链路解决方案的落地。 \n4. 结合GenAI、因果推断等前沿理论和业界实践，解决骑行营销场景中的“选、估、售”难题。\n1. 硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业。 \n2. 4年以上算法策略相关工作经验，熟悉推荐/广告出价、深度学习序列建模或因果推断等方向。 \n3. 熟悉用户智能营销算法体系，对套餐卡推荐排序、补贴算法、动态定价等有深入理解。 \n4. 具备良好的数据敏感度和业务理解能力，能独立推动项目闭环。",
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