-推荐策略：参与用户画像、内容召回、排序与多样性策略建设，结合用户记忆和历史任务，探索个性化任务推荐 -内容供给：利用大模型挖掘、生成、分类和评估推荐内容，建设内容审核、任务预执行与缓存回放流程，提升内容质量和交付体验 -增长策略：挖掘与留存、付费相关的高价值行为信号，支持媒体回传与人群优化；参与搜索关键词扩展、分类及个性化落地页承接 -效果分析与实验：分析用户行为与付费路径，建设指标看板，通过A/B实验评估策略对有效使用、留存和付费的增量贡献 -本科及以上在读，计算机、人工智能、数学、统计等相关专业 -熟练使用Python和SQL，能够独立完成数据处理、分析及基础策略开发 -掌握机器学习和统计学基础，了解推荐系统或广告算法的基本方法 -熟悉大模型的使用，有Prompt设计、模型评估或Agent应用实践 -对用户行为和产品体验有兴趣，能从数据与具体案例中发现问题，并推动验证和改进 -具备良好的沟通与协作能力，代码规范、做事细致，对结果负责