用户价值建模： 构建用户生命周期价值(LTV)预测模型，设计基于因果推断的Uplift模型预估权益增量价值，实现精准的用户分层与敏感度建模。 营销策略优化： 在预算、核销率、ROI等多约束条件下，设计并优化多目标定价策略与权益分配机制，实现个性化推送与资源最优配置。 增长引擎建设： 负责端内增长场景的算法优化，结合用户活跃周期、场景上下文与实时行为触发时机判断，构建用户增长引擎的动态响应能力。

教育背景： 计算机、数学、统计学或相关专业本科及以上学历，熟练掌握Python/Java等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础。 技术能力： 熟悉机器学习常见算法（LR、GBDT、DNN等）及深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），有因果推断、Uplift建模、LTV预测相关经验者优先。 项目经验： 3年以上推荐、广告、营销算法相关经验，有用户增长、权益定价、营销资源配置等实战项目经验者优先，熟悉互联网产品的增长链路（促活-转化-留存-LTV）优先。 综合素质： 有AI落地背景，具备较强的业务理解与数据洞察力，能够将业务问题转化为算法方案，优秀的沟通协作能力，能够与产品、运营、工程团队紧密配合。