1.基于业务场景需求，运用统计学/机器学习方法，设计并开发电商合规治理策略模型，覆盖商家行为识别、商品合规检测、违规内容发现等方向； 2.对平台电商数据进行深度挖掘，定位合规风险点与体验瓶颈，输出量化分析结论并驱动策略迭代； 3.参与合规规则体系的设计与开发，将业务规则转化为可执行的策略逻辑，保障治理策略的精准触达与低误判率； 4.建立策略效果评估框架，通过A/B实验、离线评测等方式持续衡量策略收益，推动策略调优与迭代闭环； 5.与产品、运营、风控等团队协同，参与从需求拆解到策略上线的全流程，确保策略落地的业务价值与技术质量。