AI算法工程师（商品定价和营销活动）

优缺点分析

角色解读

• 在零售AI领域深耕，成为定价和营销算法专家
• 向技术管理方向发展，带领算法团队
• 横向拓展到供应链优化、用户增长等其他AI应用领域
• 负责商品定价和营销活动算法的研发，包括构建定价模型和促销建议系统
• 基于供需关系预测促销效果，优化定价策略以提升商业效率
• 设计因果推断框架，评估营销活动对用户转化和复购的真实影响
• 开发进价合理性分析工具，支持自有品牌商品的成本测算
• 扎实的机器学习基础，熟悉定价优化、因果推断等算法
• 熟练使用Python和相关数据科学库（如Pandas, Scikit-learn, PyTorch等）
• 具备数据分析和处理能力，能够处理大规模零售数据
• 了解零售业务，有商品定价或营销活动相关项目经验者优先

申请策略

• 了解大润发和欧尚的业务模式，准备相关业务思考
• 在面试中展示对零售AI应用的热情和实际项目经验
• 突出定价、促销或因果推断相关项目经验
• 展示机器学习模型落地和业务效果提升的案例
• 强调数据处理和分析能力，特别是零售或电商数据
• 如有零售行业经验，务必重点突出
• 补充因果推断相关知识，如DAG、倾向得分匹配等
• 熟悉零售业务指标，如GMV、转化率、复购率等

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 强调数据驱动和业务导向，展示算法如何解决实际问题
• 展示对因果推断和实验设计的理解，如A/B测试
• 请介绍一个你处理过的定价或促销优化项目
• 如何设计一个因果推断框架来评估营销活动效果？
• 在数据不完整的情况下，如何处理定价模型的缺失值？
• 你如何平衡模型复杂度和业务可解释性？
• 请描述一次你通过算法提升业务指标的经历