AI算法工程师（优惠券投放）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向资深算法专家或算法团队负责人发展
• 深入零售数字化与智能营销领域，成为业务与技术的复合型专家
• 负责大润发优惠券智能投放算法的研发，将AI技术与经济学机制结合，设计并优化投放策略
• 通过A/B测试跟踪线上效果，持续迭代模型以提升ROI和会员留存
• 扎实的机器学习与运筹优化理论基础，熟练掌握Uplift模型等营销算法
• 具备大数据处理能力（Spark/Hive等）及Python/Shell编程能力

申请策略

• 了解大润发及高鑫零售近期的数字化转型战略，面试时可结合其实际业务场景（如线上线下融合）提出算法优化思路
• 重点突出在Uplift模型、运筹优化或推荐/营销算法方面的实际项目经验
• 展示过往项目中通过A/B测试提升ROI或用户增长的具体数据指标
• 深入了解零售行业的优惠券发放逻辑与营销经济学原理
• 复习并强化大数据处理框架（如Spark）的底层原理与性能调优

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验，重点突出业务背景、技术方案（如模型选择、特征设计）、A/B测试设计及最终的业务收益（ROI提升、转化率等）
• 对于开放性问题，结合业务逻辑与算法原理进行结构化拆解，展现对零售营销场景的深度思考
• 请详细介绍一个你主导过的Uplift模型或营销算法项目，遇到了哪些挑战？
• 在优惠券投放场景中，如何设计A/B测试来准确评估算法的增量效果？
• 如何处理大数据环境下的特征工程，以提升模型的训练效率和效果？
• 结合经济学机制，你认为除了价格补贴，还有哪些因素会影响用户的优惠券核销率？
• 准备1-2个深度的算法项目案例，能够清晰画出系统架构图和模型流程图
• 提前了解大润发App或小程序的优惠券玩法，思考现有玩法的算法优化空间