Auto-research算法专家（用户增长外投、营销方向）

优缺点分析

角色解读

• 可向Auto-research技术专家或算法架构师方向发展，深入探索GenAI与业务结合的前沿领域
• 未来也可转型为业务算法负责人，统筹更大范围的智能化增长策略
• 负责在用户增长和营销场景中构建基于Agent的自动化研究流程，处理复杂的跨渠道归因和预算分配问题
• 建立长期效果评估指标体系，设计预算控制与实验回滚机制，推动业务高质量增长
• 需要具备扎实的因果推断和准实验设计能力，熟悉外投增长与商业化算法
• 要求有Agent研究循环的实际落地经验，而非仅停留在通用实验平台的使用

申请策略

• 了解美团核心本地商业的业务模式，思考外投和营销场景中的痛点，准备1-2个利用自动化研究解决实际业务问题的案例
• 重点突出在因果推断、随机化或准实验设计方面的实际项目经验，特别是如何评估长期效果和反事实口径
• 展示在Agent研究循环或自动化实验平台方面的探索与落地成果
• 深入学习大模型Agent在自动化研究和决策中的应用，复习高级因果推断方法在营销场景的应用
• 了解Auto-research领域的最新学术进展和工业界落地案例

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出实验设计的严谨性（如何控制混淆变量）、指标体系的科学性（短期与长期指标的平衡），以及从失败案例中提炼的方法论
• 请分享一个你主导的准实验或随机化实验案例，你是如何设定反事实口径和评估长期效果的？
• 在跨渠道归因或处理渠道蚕食时，你通常采用什么算法或模型？遇到过哪些干扰？
• 你如何理解Agent研究循环？它与传统的通用实验平台有什么本质区别？
• 请描述一个你的Auto-research或自动化研究项目失败或遇到挫折的案例，你从中学到了什么？
• 准备详细的过往项目数据和技术细节，特别是因果推断的数学原理和Agent架构的设计思路
• 了解美团在用户增长和营销方面的最新技术博客或公开分享，熟悉其业务语境