长天
分析师
腾讯 · 4年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
spark, python, sql, c++, AB/interleaving
一、负责微信搜索服务直达业务的分析、增长工作
1. Query聚类：通过对用户搜索、点击等行为进行建模，运用图聚类算法分层聚类得到需求类目，支持需求分析；
2. 负责服务直达扩召回工作，实现query-doc的自动化评估流程，日均扩召回流量40万+，整体曝光点击率提升1%；
3. 设计服务直达中长尾商家接入自动化评估系统，输出评估方案，并完成数据模块搭建；
一、负责微信搜索服务直达业务的分析、增长工作
1. Query聚类：通过对用户搜索、点击等行为进行建模，运用图聚类算法分层聚类得到需求类目，支持需求分析；
2. 负责服务直达扩召回工作，实现query-doc的自动化评估流程，日均扩召回流量40万+，整体曝光点击率提升1%；
3. 设计服务直达中长尾商家接入自动化评估系统，输出评估方案，并完成数据模块搭建；
项目经验
一、搜索质量评估
1. 针对搜索产品改动、策略上线、模块升级等可能影响线上流量的行为，发起并负责实验流程：
确定实验方案（AB/Interleaving、周期、流量）、调研指标（query指标、行为指标）、挖掘case、输出结论、指导迭代等。（负责排序下沉、阿拉丁、权威性、时效性等相关项目）
2. 搭建、调研搜索指标体系，包括小流量实验指标、用户搜索体验指标等。
3. 优化goal判别模型，提升用户搜索体验指标准确率3%。（挖掘广告点击、百科阿拉丁等用户行为特征， GBDT）
二、搜索策略研发
1. 中长尾优质资源挖掘：通过主动展现机制平衡点击调权带来的马太效应，增加长尾内容召回，改善线上流量100w/d。
（利用连续时间的Markov过程，对用户浏览网页行为进行建模，进而得到网页的基础质量分）
2. 策略迭代优化：根据小流量实验结果，进行case挖掘，并设计出多来源资源投票策略，扩大策略正收益。
三、产品/运营分析（搜索、feed、好看视频等）
1. 负责搜索用户体验分析，包括K12教育、商品词、短视频等，挖掘产品优化点，提出运营策略，并推动落地。
a. 教育行业分析：推动教育产品优化，高考泛需求结果卡片化，用户满意度指标同比增长18%；
b. 商品词分析：挖掘商品词典型case，设计关键特征，推进rank策略优化；
2. 负责好看视频的增长工作，搭建产品、运营指标体系，并对转化各环节进行多维分析，设计实验方案验证假设，提出产 品
迭代建议。（提出冷启动产品策略，优化游戏化获客数值系统，期间DAU增长50%）
3. 负责百家号和feed的分析研究工作，包括竞品分析、竞品分发策略研究、搜索与feed行为关联分析、内容生态研究等；
负责百家号榜单运营的排名模型，支持相关运营策略；
1. 针对搜索产品改动、策略上线、模块升级等可能影响线上流量的行为，发起并负责实验流程：
确定实验方案（AB/Interleaving、周期、流量）、调研指标（query指标、行为指标）、挖掘case、输出结论、指导迭代等。（负责排序下沉、阿拉丁、权威性、时效性等相关项目）
2. 搭建、调研搜索指标体系，包括小流量实验指标、用户搜索体验指标等。
3. 优化goal判别模型，提升用户搜索体验指标准确率3%。（挖掘广告点击、百科阿拉丁等用户行为特征， GBDT）
二、搜索策略研发
1. 中长尾优质资源挖掘：通过主动展现机制平衡点击调权带来的马太效应，增加长尾内容召回，改善线上流量100w/d。
（利用连续时间的Markov过程，对用户浏览网页行为进行建模，进而得到网页的基础质量分）
2. 策略迭代优化：根据小流量实验结果，进行case挖掘，并设计出多来源资源投票策略，扩大策略正收益。
三、产品/运营分析（搜索、feed、好看视频等）
1. 负责搜索用户体验分析，包括K12教育、商品词、短视频等，挖掘产品优化点，提出运营策略，并推动落地。
a. 教育行业分析：推动教育产品优化，高考泛需求结果卡片化，用户满意度指标同比增长18%；
b. 商品词分析：挖掘商品词典型case，设计关键特征，推进rank策略优化；
2. 负责好看视频的增长工作，搭建产品、运营指标体系，并对转化各环节进行多维分析，设计实验方案验证假设，提出产 品
迭代建议。（提出冷启动产品策略，优化游戏化获客数值系统，期间DAU增长50%）
3. 负责百家号和feed的分析研究工作，包括竞品分析、竞品分发策略研究、搜索与feed行为关联分析、内容生态研究等；
负责百家号榜单运营的排名模型，支持相关运营策略；
长天
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技术能力
spark, python, sql, c++, AB/interleaving
一、负责微信搜索服务直达业务的分析、增长工作
1. Query聚类：通过对用户搜索、点击等行为进行建模，运用图聚类算法分层聚类得到需求类目，支持需求分析；
2. 负责服务直达扩召回工作，实现query-doc的自动化评估流程，日均扩召回流量40万+，整体曝光点击率提升1%；
3. 设计服务直达中长尾商家接入自动化评估系统，输出评估方案，并完成数据模块搭建；
一、负责微信搜索服务直达业务的分析、增长工作
1. Query聚类：通过对用户搜索、点击等行为进行建模，运用图聚类算法分层聚类得到需求类目，支持需求分析；
2. 负责服务直达扩召回工作，实现query-doc的自动化评估流程，日均扩召回流量40万+，整体曝光点击率提升1%；
3. 设计服务直达中长尾商家接入自动化评估系统，输出评估方案，并完成数据模块搭建；
项目经验
一、搜索质量评估
1. 针对搜索产品改动、策略上线、模块升级等可能影响线上流量的行为，发起并负责实验流程：
确定实验方案（AB/Interleaving、周期、流量）、调研指标（query指标、行为指标）、挖掘case、输出结论、指导迭代等。（负责排序下沉、阿拉丁、权威性、时效性等相关项目）
2. 搭建、调研搜索指标体系，包括小流量实验指标、用户搜索体验指标等。
3. 优化goal判别模型，提升用户搜索体验指标准确率3%。（挖掘广告点击、百科阿拉丁等用户行为特征， GBDT）
二、搜索策略研发
1. 中长尾优质资源挖掘：通过主动展现机制平衡点击调权带来的马太效应，增加长尾内容召回，改善线上流量100w/d。
（利用连续时间的Markov过程，对用户浏览网页行为进行建模，进而得到网页的基础质量分）
2. 策略迭代优化：根据小流量实验结果，进行case挖掘，并设计出多来源资源投票策略，扩大策略正收益。
三、产品/运营分析（搜索、feed、好看视频等）
1. 负责搜索用户体验分析，包括K12教育、商品词、短视频等，挖掘产品优化点，提出运营策略，并推动落地。
a. 教育行业分析：推动教育产品优化，高考泛需求结果卡片化，用户满意度指标同比增长18%；
b. 商品词分析：挖掘商品词典型case，设计关键特征，推进rank策略优化；
2. 负责好看视频的增长工作，搭建产品、运营指标体系，并对转化各环节进行多维分析，设计实验方案验证假设，提出产 品
迭代建议。（提出冷启动产品策略，优化游戏化获客数值系统，期间DAU增长50%）
3. 负责百家号和feed的分析研究工作，包括竞品分析、竞品分发策略研究、搜索与feed行为关联分析、内容生态研究等；
负责百家号榜单运营的排名模型，支持相关运营策略；
1. 针对搜索产品改动、策略上线、模块升级等可能影响线上流量的行为，发起并负责实验流程：
确定实验方案（AB/Interleaving、周期、流量）、调研指标（query指标、行为指标）、挖掘case、输出结论、指导迭代等。（负责排序下沉、阿拉丁、权威性、时效性等相关项目）
2. 搭建、调研搜索指标体系，包括小流量实验指标、用户搜索体验指标等。
3. 优化goal判别模型，提升用户搜索体验指标准确率3%。（挖掘广告点击、百科阿拉丁等用户行为特征， GBDT）
二、搜索策略研发
1. 中长尾优质资源挖掘：通过主动展现机制平衡点击调权带来的马太效应，增加长尾内容召回，改善线上流量100w/d。
（利用连续时间的Markov过程，对用户浏览网页行为进行建模，进而得到网页的基础质量分）
2. 策略迭代优化：根据小流量实验结果，进行case挖掘，并设计出多来源资源投票策略，扩大策略正收益。
三、产品/运营分析（搜索、feed、好看视频等）
1. 负责搜索用户体验分析，包括K12教育、商品词、短视频等，挖掘产品优化点，提出运营策略，并推动落地。
a. 教育行业分析：推动教育产品优化，高考泛需求结果卡片化，用户满意度指标同比增长18%；
b. 商品词分析：挖掘商品词典型case，设计关键特征，推进rank策略优化；
2. 负责好看视频的增长工作，搭建产品、运营指标体系，并对转化各环节进行多维分析，设计实验方案验证假设，提出产 品
迭代建议。（提出冷启动产品策略，优化游戏化获客数值系统，期间DAU增长50%）
3. 负责百家号和feed的分析研究工作，包括竞品分析、竞品分发策略研究、搜索与feed行为关联分析、内容生态研究等；
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