用户算法专家（北京/深圳）

优缺点分析

角色解读

• 可向算法专家或技术Leader方向发展，负责更大规模的增长策略
• 深耕用户增长领域，成为行业专家，或转向算法架构师
• 有机会接触前沿AIGC和个性化技术，拓宽技术视野
• 构建用户画像模型，基于行为数据设计精准推送策略，提升触达效果
• 优化SEO/GEO算法，结合AIGC生成高质内容，增加自然流量
• 开发Uplift模型，识别营销敏感人群，制定个性化券促策略以提高ROI
• 精通PyTorch/TensorFlow，具备大模型微调和Agent搭建经验
• 熟悉微服务架构和实时数据/大数据处理技术
• 掌握推荐系统、用户增长相关算法（如Uplift建模）
• 具备较强的问题分析和解决能力

申请策略

• 了解京东海外电商的业务模式和用户增长目标
• 准备一个完整的增长算法项目案例，从问题到落地
• 突出大模型微调、Agent搭建的具体项目经验
• 展示用户增长相关算法（如Uplift、推荐系统）的落地案例
• 强调工程能力，如微服务、数据处理等
• 列出顶会论文或竞赛获奖经历
• 如果缺乏大模型经验，可以学习LLM微调（如LoRA）和Agent框架
• 加强SEO/GEO和AIGC内容生成的理解

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 强调数据驱动：说明如何通过A/B测试验证算法效果
• 展示系统思维：从数据采集、特征工程到模型上线全链路
• 如何构建用户画像？用到哪些特征？
• 请描述一个Uplift建模的实际项目，如何评估效果？
• 如何优化App Push的推送时机和内容？
• 大模型在用户增长中有哪些应用场景？请举例
• 如何处理海量用户数据的实时推荐？