希音
资深算法工程师（活动选品与补贴策略方向）
资深算法工程师（活动选品与补贴策略方向）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
产品研发中心
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
A/B实验
Lightgbm
Pytorch
Sql
价格弹性建模
动态定价
因果推断
图神经网络
机器学习
AI 估算 · 35k–65k
资深算法岗，价格弹性与因果推断技能稀缺，电商行业薪资水平高，具备较强竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于通过算法模型优化电商活动中的商品定价、选品和增量评估
你将应用因果推断、价格弹性建模、图神经网络等前沿技术解决真实业务问题，并直接推动营收增长
适合有多年算法经验、对商业策略感兴趣的资深工程师
最低要求
年及以上算法、机器学习、数据挖掘相关工作经验
有电商、零售、交易平台、供应链或定价策略相关经验优先
有价格弹性建模、促销响应建模、活动增量评估、动态定价、需求建模中的实际项目经验，且参与过真实业务落地
在以下方向中至少深入做过一类：因果推断 / uplift modeling/交叉价格弹性建模图建模 / 图表示学习 / 商品关系网络多任务学习
熟练使用 Python、SQL 进行大规模数据处理与建模，熟悉 pandas、numpy、sklearn、lightgbm/xgboost、PyTorch 或其他深度学习框架
理解价格场景中的关键风险，并有实际处理经验
具备较强的业务抽象与沟通能力，能将复杂业务问题转化为可建模、可评估、可落地的算法方案
工作职责
我们希望通过先进的算法模型，提升商品活动中的定价、选品和增量评估能力
本岗位将重点推动更高阶的需求建模与决策优化能力建设，解决以下核心问题：
如何更准确地估计商品价格弹性与促销响应
如何区分活动带来的真实增量、流量溢出与替代蚕食
如何挖掘商品间的互补、替代和连带关系，并应用于活动策略
优先资格
做过商品间替代 / 互补 / 连带关系挖掘，并在大规模业务中落地应用
有交叉价格弹性、市场篮子分析、共购图谱、图神经网络、图嵌入等经验
有 DID、IV、合成控制、双重机器学习、uplift 等因果推断经验
有整数规划、线性规划、OR-Tools、资源分配优化、促销选品优化经验
有多市场、多品类、长尾商品池或千万级以上样本建模经验
有 A/B 实验、策略回放、离线模拟与线上闭环优化经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心业务方向，直接关联营收增长，个人价值凸显
- 技术栈前沿，涉及因果推断与图神经网络，技术成长快
- 希音作为跨境电商巨头，平台大，数据规模大，业务复杂
- 薪资福利通常较优厚，职业前景好
- 对数学和业务抽象能力要求高，需综合理解定价经济学
- 可能需要较强沟通能力，与运营、产品等多方协作
- 大公司内部流程可能较多，节奏快
缺点 / 挑战
- 数据与业务环境复杂，多品类多市场，模型落地有挑战
- 适合有3年以上算法经验，热爱挑战复杂业务问题，渴望在定价与电商策略领域深耕的工程师
角色解读
- 可成长为定价策略领域的算法专家，引领业务策略创新
- 可转向算法团队负责人或技术管理方向
- 可横向拓展到供应链优化、用户增长等其他算法方向
- 负责构建价格弹性与促销响应模型，预测不同定价策略下的销量变化
- 开发活动增量评估体系，区分真实增量与流量溢出、替代蚕食
- 挖掘商品间互补/替代关系，优化选品与补贴策略
- 推动因果推断与图神经网络在业务场景中的落地应用
- 扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉Python/SQL及常用库
- 深入理解因果推断、uplift modeling、图表示学习等方法
- 具备将复杂业务问题抽象为数学优化模型的能力
- 熟悉电商/零售行业定价与促销场景，有实际落地经验
申请策略
- 提前了解希音的业务模式和商品活动场景，思考算法可以如何嵌入
- 准备一个完整的项目案例，描述从问题定义到模型落地评估的全过程
- 突出价格弹性、促销响应、增量评估等实际项目经验，附上业务指标提升结果
- 强调因果推断或图模型的应用案例，展示技术深度
- 强调Python/SQL和机器学习框架的熟练度，展示工程能力
- 如有定价、选品相关业务成果，用数据量化
- 系统复习因果推断基础（DID、IV、合成控制、DML）
- 学习图神经网络与商品关系挖掘方法
面试指南
- STAR法则：说明背景、任务、行动、结果，强调量化产出
- 展示逻辑链：先从业务问题抽象，再选择合适方法，最后评估有效性
- 表达对业务的理解，强调技术是为业务服务的
- 请介绍一个你做过的最复杂的定价或促销模型，效果如何？
- 如何区分活动带来的真实增量与自然流量？你会设计什么实验或评估方法？
- 价格弹性模型如何应对多平台多品类的复杂场景？
- 你用因果推断解决过什么问题？遇到哪些挑战？
- 如何利用图神经网络挖掘商品间关系？
职位点评
71
综合评分
核心算法岗，前沿技术，薪资有竞争力，但工作强度未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和业务影响力的算法工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活45
使命价值60
薪资福利
75中等
该职位为资深算法工程师，通常在电商头部企业享有较高薪酬和福利，但JD未披露具体薪资待遇。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿，涉及因果推断、图神经网络等高级方法，业务挑战大，成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈因果推断、价格弹性、uplift modeling、图神经网络、PyTorch、LightGBM
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未提及工作方式与加班情况，工作强度和灵活性不明确，且技术岗位通常节奏较快。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
电商行业高速增长，业务直接影响公司营收，但社会价值相对中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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