Shopee营销数据算法团队的使命是建立可持续的高效数据算法来促进Shopee的业务发展。团队致力于通过分析大量的用户,促销和商品相关数据,利用机器学习和运筹优化技术最大化营销活动的效果。

工作职责

  •   和内部业务方紧密合作,发现和解决Shopee在营销和增长上的问题,并且基于大规模用户和产品数据用算法来解决业务问题。
  •   和产品团队合作提出并且设计新的试验方法来优化产品决策过程。
  •   构建机器学习和运筹优化模型来了解,识别和预测用户的电商购物行为,基于数据来解决一些促销领域的一系列问题,比如促销生成,促销推荐,促销投放等等。

任职要求

  •   计算机科学,工程科学,数学学科,统计,生物统计学以及其他相关学科的博士或者硕士学位。
  •   至少两年或者两年以上使用python或者golang等编程语言的工程经验,熟悉unix 和linux 系统,能够熟练处理千万到上亿规模的数据集,并且能够用SQL, python 或者 R进行比较复杂的数据分析。
  •   优先考虑对统计学模型方法,传统机器学习方法(分类,回归,聚类等),深度学习模型,加强学习以及整数规划法,凸/非凸规划有较深入了解的申请者。
  •   熟悉 tensorflow或者pytorch 的架构,分布式数据处理架构(Hadoop,Spark 等,能够在生产环境中进行 AB Test的设计和部署。

  有较好的沟通技巧,并且熟悉准备技术文档,拥抱团队合作。

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