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一物一碼數(shù)字化營銷平臺(tái)

● 信息流優(yōu)化師 查看詳細(xì)

崗位職責(zé)

1、 通過DSP或代理平臺(tái)投放和優(yōu)化廣告項(xiàng)目(游戲、應(yīng)用、電商為主),達(dá)標(biāo)推廣產(chǎn)品KPI,提升項(xiàng)目消耗;
2、 撰寫創(chuàng)意文案,思考和探索創(chuàng)意(文案、圖片、視頻)優(yōu)化方向,制定效果優(yōu)化策略
3、 篩選組合定投流量資源,積極探測(cè)流量效果,匹配產(chǎn)品目標(biāo)受眾;
4、 分析廣告投放數(shù)據(jù),從不同維度結(jié)合行業(yè)及產(chǎn)品特點(diǎn)進(jìn)行分析、發(fā)現(xiàn)問題,解決優(yōu)化難題,總結(jié)優(yōu)化規(guī)律和方法論;
5、 對(duì)內(nèi)外溝通,與客戶、銷售、AE建立長期穩(wěn)定的溝通,默契協(xié)作,需具備較強(qiáng)的客戶服務(wù)意識(shí);
6、 對(duì)項(xiàng)目效果負(fù)責(zé),輔助承擔(dān)部分售前咨詢和提案工作,科學(xué)管理賬號(hào),項(xiàng)目結(jié)束后撰寫結(jié)案報(bào)告。

簡歷投遞,wuhema2020@126.com

● 客戶經(jīng)理 查看詳細(xì)

崗位職責(zé):
1.宣傳公司品牌,探尋客戶需求;
2.對(duì)客戶進(jìn)行深度開發(fā),并制定針對(duì)性的解決方案;
3.對(duì)個(gè)人財(cái)務(wù)業(yè)績指標(biāo)達(dá)成;
4.負(fù)責(zé)按要求整理、更新客戶的信息,確保客戶資料完整、有效;
5.獲取客戶市場(chǎng)信息,并及時(shí)反饋相關(guān)市場(chǎng)信息;

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● 項(xiàng)目經(jīng)理 查看詳細(xì)

職位描述:
1.協(xié)助PM日常工作與溝通銜接事項(xiàng); 
2.協(xié)助PM跟進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)度問題風(fēng)險(xiǎn)情況; 
3.協(xié)助PM跟進(jìn)各階段交付物完成情況,負(fù)責(zé)文檔資料的整理與存檔; 
4.協(xié)助PM 進(jìn)行項(xiàng)目會(huì)議準(zhǔn)備、組織、會(huì)議紀(jì)要編寫等事務(wù)性工作。

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● 數(shù)據(jù)分析專家/高級(jí)專家 查看詳細(xì)

崗位描述:

1. 構(gòu)建全面的、準(zhǔn)確的、能反映服務(wù)業(yè)務(wù)線特征的整體指標(biāo)體系, 并基于業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)體系,及時(shí)發(fā)現(xiàn)與定位業(yè)務(wù)問題 
2. 通過專題分析,對(duì)業(yè)務(wù)問題進(jìn)行深入分析,為公司運(yùn)營決策、產(chǎn)品方向、銷售策略提供數(shù)據(jù)支持 
3. 沉淀分析思路與框架, 提煉數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求,與相關(guān)團(tuán)隊(duì)(如技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)) 協(xié)作并推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的落地 
4. 與相關(guān)團(tuán)隊(duì)協(xié)作進(jìn)行數(shù)據(jù)建模工作,推動(dòng)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)化運(yùn)營 
5. 與相關(guān)團(tuán)隊(duì)協(xié)作(如數(shù)據(jù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì))組織數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)品相關(guān)的理念、技能、工具的培訓(xùn)

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● 算法工程師 查看詳細(xì)

崗位職責(zé): 
基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)和AI平臺(tái),設(shè)計(jì)、開發(fā)、優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建通用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,為公司的網(wǎng)絡(luò)排障和市場(chǎng)支撐賦能。
1、基于運(yùn)營商數(shù)據(jù)對(duì)單用戶進(jìn)行畫像(標(biāo)簽)、負(fù)責(zé)算法落地(離線、在線)、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)報(bào)告的撰寫和專利申請(qǐng); 
2、針對(duì)運(yùn)營商特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,完成通用模型的訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,實(shí)現(xiàn)算法、模型工程化和服務(wù)化;  
3、深入了解運(yùn)營商業(yè)務(wù)需求,對(duì)算法和模型應(yīng)用效果進(jìn)行體系性量化評(píng)估分析,并對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行不斷優(yōu)化;
4、保持對(duì)業(yè)界機(jī)器學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用的廣泛了解,跟蹤最新進(jìn)展,持續(xù)提升算法和模型競爭力;

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