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申请人

部门介绍：

Marketplace Intelligence and Data 团队的使命是建立先进的大规模数据和智能产品来促进Shopee电商业务的发展。团队负责Shopee电商数仓建设，商家与运营数据产品建设，全链路流量数据，商品算法，包括商品发布、管控、信息优化、SPU库及其比价业务，营销算法，包括招商、选品、推荐算法，评价算法，用户画像，此外，还包括机器翻译，语音算法，图像算法，实人认证等基础AI能力。

工作职责：

在数据科学项目的整个流程中，与业务团队、产品经理、工程师以及设计人员跨团队工作。
将营销算法应用于电商营销场景，包括但不限于营销商品和优惠券的个性化推荐、不同类型优惠券的分配优化、优惠券设置优化、优惠券在线发放优化等等。
从业务和产品需求出发，基于 AB 实验转化率、成交额提升、利率提升等为目标，设计和优化算法驱动的营销算法和迭代策略。
与软件工程师、数据工程师以及数据分析师一起构建、验证、测试、部署以及监控 AI 模型和算法，并搭建对应的机器学习 pipeline。

任职要求:

具备出色的逻辑分析能力、问题解决能力、学习能力以及团队协作精神。
拥有计算机科学、数学、数据挖掘、统计或相关领域硕士以上学历或者本科学历两年以上工作经验，出色的编程能力（至少精通两种编程语言，如Python、SQL、Scala）。
对运筹优化、因果推断、强化学习等技术有非常熟练的掌握（如多个约束条件下的最优化求解/贝叶斯因果推断/DDPG算法等）和丰富电商相关的项目经验
熟悉机器学习的理论基础，了解经典的算法模型（如 GBDT/XGBoost/LR/DNN 等）。
具有深入的Pytorch、Tensorflow等机器学习框架的项目经验，有大数据分析和分布式数据库或分布式系统（如 Hadoop、Hive、Spark、Hbase等）的工作经验。
优先考虑具有用户增长算法、优惠券智能营销算法相关经验的申请者。
优先考虑具有电商相关的算法项目经验或专业会议论文的申请者。

联系邮箱：hai.zhu#@#shopee.com