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": "用户增长激励策略算法工程师（J101419）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责算法策略研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化出价策略\n-负责用户定向模型、算法研发，包括构建激励Uplift模型、用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等\n-负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等\n-负责百度APP及矩阵产品任务系统相关激励策略的研发",
"requirements_text": "-具备大规模数据挖掘/广告投放/激励增长等方向的研发经验\n-熟悉深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/Paddle）\n-掌握因果推断，具备优惠券/积分策略、智能发券、激励任务系统等相关经验者优先\n-具备优秀的编码能力和扎实的数据结构和算法功底\n-良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据结构",
"数据挖掘",
"逻辑思维",
"广告投放"
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"preferred_qualifications": "掌握因果推断，具备优惠券/积分策略、智能发券、激励任务系统等相关经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"fulltext": "用户增长激励策略算法工程师（J101419）\n用户增长激励策略算法工程师（J101419）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：2\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责算法策略研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化出价策略\n-负责用户定向模型、算法研发，包括构建激励Uplift模型、用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等\n-负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等\n-负责百度APP及矩阵产品任务系统相关激励策略的研发\n\n职责要求\n-具备大规模数据挖掘/广告投放/激励增长等方向的研发经验\n-熟悉深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/Paddle）\n-掌握因果推断，具备优惠券/积分策略、智能发券、激励任务系统等相关经验者优先\n-具备优秀的编码能力和扎实的数据结构和算法功底\n-良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律\n-负责算法策略研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化出价策略\n-负责用户定向模型、算法研发，包括构建激励Uplift模型、用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等\n-负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等\n-负责百度APP及矩阵产品任务系统相关激励策略的研发\n-具备大规模数据挖掘/广告投放/激励增长等方向的研发经验\n-熟悉深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/Paddle）\n-掌握因果推断，具备优惠券/积分策略、智能发券、激励任务系统等相关经验者优先\n-具备优秀的编码能力和扎实的数据结构和算法功底\n-良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律",
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