深圳虾皮信息科技有限公司

职位描述：
1、负责海外电商产品的搜索算法或推荐算法研发，包括但不限于召回、排序、重排、混排、相关性等全链路优化；
2、深入理解电商业务和机器学习技术结合，优化模型，推荐策略，提升搜索或推荐对整体电商目标的效果优化；
3、通过机器学习模型和系统，优化产品效果和数据效果，了解并实施AI前沿算法的研究和落地。

任职要求：
1、毕业时间在2026年9月1日及以后的同学（2025年9月1日-2026年8月31日之间毕业的同学请投递Shopee全职校招），计算机、机器学习、统计、模式识别相关专业优先；
2、熟悉LR/GBDT/DNN等常见机器学习基础知识，熟悉大规模稀疏特征建模者优先；
3、有一定编码与代码开发能力，熟悉linux，熟练使用C++/golang/python 任意一种语言；
4、熟悉包括不限于NLP，CV，搜索，推荐，广告等机器学习领域一种或多种，持续跟进机器学习前沿技术；
5、熟悉利用Spark SQL/Scala等数据分析优先；
6、有ACM-ICPC / TCO Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

【职位描述】
1.探索基于大模型的智能化广告投放在业界的最佳实践
2.设计与研发AI Agent产品，为shopee海外广告投放赋能，提升广告投放效率

【任职要求】
1.26年9月以后的毕业生，本科及硕士以上学历；
2.良好的代码能力，精通Python编程语言，了解C++/C/JAVA编程；
3.良好的数据结构算法基础,有一定的离在线系统开发实践经验；
4.对大模型，AI Agent, Rag等新兴技术有一定了解,熟悉常用的langgraph,langchain等开发框架及相关解决方案，有相关实践经验；
5.较强的责任感，良好的沟通能力，具备出色的学习能力和执行力。

我们正在寻找有潜力的 NLP 算法实习生 加入服务Shopee主搜索团队。在这里，你将有机会参与 大语言模型（LLM）与搜索算法的结合与创新，在导师的指导下，探索利用大模型解决AI 搜索、搜索相关性、query 理解、语义检索、多模态检索等前沿课题，并将研究成果应用到亿级用户的真实搜索场景。
这是一个能够快速成长的机会：你将学习如何将前沿 NLP 技术与大模型应用到实际业务中，并有机会在实习期间产出高价值成果。
我们希望对技术充满热情，自驱力强的小伙伴加入我们，和我们一道持续创新，服务好全球用户。

职位描述：
1. 参与大模型在服务电商搜索中的应用探索和研发，包括 AI搜索、相关性 LLM、LLM检索、多模态LLM应用等。
2. 协助团队进行算法实验与效果评估，验证大模型在实际搜索场景的提升效果。
3. 学习并参与大模型优化与工程落地，包括轻量化推理、模型蒸馏等。
4. 跟进前沿 NLP 与大模型研究，参与团队技术讨论与创新。

任职要求：
1、毕业时间在2026年9月1日及以后的同学；
2、可连续实习3个月以上，统招本科以上学历，计算机、机器学习、统计、模式识别相关专业优先；
3、扎实的机器学习与 NLP 基础，理解 Transformer、BERT 等模型原理；
4、有一定编码与代码开发能力，熟练使用python语言，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch / TensorFlow），具备一定的模型训练或实验经验。
5、对大语言模型（LLM）与搜索方向有强烈兴趣，持续跟进机器学习前沿技术，具备快速学习和独立思考的能力；
6、加分项：在 NLP / AI 竞赛（Kaggle、天池等）取得过较好成绩；有论文发表、开源项目经历。

岗位职责
1. 协助个性化 AI 助手产品的海外增长工作，重点关注美国市场，并支持印尼、巴西、日本、新加坡等区域的用户增长。
2. 参与海外冷启动阶段的种子用户获取，协助在 Reddit、Product Hunt、Discord、TikTok、校园社区等渠道进行内容分发、用户触达和反馈收集。
3. 协助 KOL/MCN、垂直社区、ASO/SEO/GEO、裂变活动等增长项目的执行，包括达人名单整理、内容素材跟进、排期维护、数据记录和效果复盘。
4. 参与用户裂变/MGM 机制的日常运营，包括邀请码分享、邀请激活奖励、token 续用激励等活动的配置、跟进和数据整理。
5. 协助跟踪日均新增、激活率、D1/D7 留存、渠道转化、App Store 评分、自然下载占比等核心指标，整理周报和竞品/渠道分析。
6. 调研海外 AI 助手、AI 工具及效率类 App 的增长玩法、社区内容趋势和竞品动态，沉淀增长案例、渠道 SOP 和本地化素材参考。
7. 配合产品、设计、运营、海外本地团队及外部合作方，推进增长实验、素材优化和用户反馈闭环。
任职要求
1. 本科及以上在读，市场营销、传播、商科、数据分析、计算机、英语或相关专业优先，能够每周稳定实习 4 天及以上，连续实习 3 个月以上优先。
2. 对 AI 产品、海外 App、工具类/效率类产品或内容社区感兴趣，了解海外主流社媒和社区平台，如 TikTok、Reddit、Discord、Product Hunt、YouTube、Instagram 等。
3. 具备基础数据分析能力，能使用 Excel/Google Sheets 进行数据整理和简单分析；有 ASO、SEO、投放、内容运营、社群运营或校园推广经验优先。
4. 英语可作为工作语言，能够阅读英文内容、整理海外竞品/渠道信息，并协助对接海外 KOL、社区用户或合作方。
5. 执行力强，细致负责，具备较好的信息搜集、内容理解、沟通协作和快速学习能力。

关于团队:
Shopee 大模型团队专注于打造面向全球竞争的多语言大模型。我们以真实业务驱动的创新为核心，致力于构建融合推理、记忆与自主执行能力的下一代自主智能体（Agentic LLM）体系。依托全球新兴市场尤其是东南亚的多语言、多文化数据优势，我们已自主建设大模型全栈基础设施，覆盖训练体系、评测系统、安全机制与高效推理部署。
我们的模型能力已在 电商、广告、客服、物流、数据分析、企业知识系统 等全链路业务场景中规模化落地，为集团与生态伙伴带来显著效率提升与成本优化。同时，我们的技术成果已在 ACL、EMNLP 等国际人工智能顶级会议发表，核心能力获得全球学术与产业的认可。

职位描述：
1.大规模预训练数据算法：负责为基础大模型构建高质量的海量数据集，涵盖数据采集、清洗、去重、质量过滤以及Token化等全生命周期的处理。他们通过设计高效的数据处理算法和构建大规模自动化流水线，不断优化训练数据的分布与质量，从而直接提升最终模型的性能、稳定性和泛化能力。
2.预训练算法研发（Pre-training Algorithm Research）：负责大规模 Transformer/MoE 模型的预训练体系构建，包括 Optimizer、ResidualNet、MoE结构、NTP/MTP 目标函数设计、多任务混合训练（Multi-task Mixture）、跨语言建模（Cross-lingual Modeling）、数据采样与 curriculum 策略优化；探索更高效的训练收敛路径。
3.模型架构与前沿技术探索（Architecture Innovation & Frontier Research）：探索新一代模型架构，包括MoE、长上下文（Long-context）、Diffusion LLM、Omni-model、多模态联合建模等，持续推动模型在推理能力、泛化能力、安全性方面的突破。

职位要求：
1.计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，或具备同等规模的工程经验。
2.深刻理解 Transformer 原理与训练动态（如 Attention 机制、优化器、归一化策略）；熟练使用 PyTorch 并掌握大模型训练技巧。
3.熟悉分布式训练体系，包括 DP/ZeRO/TP/PP/EP 等范式；具备处理大模型训练稳定性问题（数值稳定性、梯度爆炸、显存优化等）的经验。
4.有百亿级（100B+）以上参数规模模型 的训练、优化或落地经验者优先。
5.具备扎实的工程能力、良好的 Debug 能力、系统性问题诊断能力与跨团队沟通协作能力。

加分项：
1.熟悉 MoE 训练框架（如 DeepSpeed-MoE、Tutel、Megablocks），对大规模 Expert Routing、负载均衡与专家并行有深入理解。
2.熟悉长上下文技术（RoPE 插值、NTK Scaling、Mamba/Linear Attention、分块注意力等）。
3.有跨模态与文本联合预训练经验（视觉、语音、多模态 Embedding 等）。
4.在国际顶级会议（如 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、EMNLP）发表论文者优先。

工作地点：上海、北京

（一）岗位职责
- 针对电商音视频创作者进行需求调研与行为分析，通过产品数据和反馈收集，为产品功能的迭代提供直接输入
- 参与AIGC创作工具的需求分析、功能定义和PRD撰写，协助推进产品方案落地，并跟踪上线后的用户反馈与核心数据
- 关注AI+电商行业动态，通过市场/竞品调研，梳理总结核心发现
​
（二）岗位要求
- 在校本科生或研究生，对AI技术有浓厚兴趣，对电商内容生态（如短视频、直播电商）有基本认知，对用户体验有敏锐的感知。
- 具备较强的逻辑思维能力、结构化分析能力和数据分析能力，能够独立拆解问题并形成清晰结论。
- 具备良好的沟通协作能力和责任心，能够推动合作项目落地，并具备基本的项目管理意识。
- 具备良好的英文听说读写能力，能够胜任英文工作沟通及英文文档阅读与撰写。

【职责描述】
1、负责虾皮搜索策略的优化，包括但不限于关键词意图识别，召回与结果相关性匹配等方向；
2、对搜索业务全链路产品体验负责，关注产品细节，实现用户体验及业务目标的有效提升；
3、关注行业发展趋势和竞品动态，探索AI在电商搜索场景应用落地，把控产品迭代节奏并有效推进落地实施；
【任职要求】
1、了解搜索引擎原理及相关检索排序策略，有电商经验者优先；
2、计算机，大数据相关背景，AI应用经验者优先 ；
3、sql及其他数分能力优秀者优先；
4、一周4天以上，可实习时长3个月以上

【岗位职责】
1、协助产品经理设计并优化站外广告投放（如Google, Meta）；
2、协助产品经理完成数据整理，分析对应问题点，提出优化建议；
3、跟进前端、运营等团队的协作进度，推动项目落地；
4、协助撰写产品文档、需求说明与页面结构稿；
5、支持跨部门沟通工作，如内容团队、投放团队、数据分析团队等。
【岗位要求】
1、本科或研究生在读，专业不限，市场营销、广告、设计、计算机或相关专业优先；
2、对电商、广告投放或用户增长领域有浓厚兴趣，有过相关项目/实习经验者优先；
3、具备良好的产品思维与用户视角，熟悉落地页常见结构与优化逻辑；
4、熟练使用 Excel、PPT，有基础的设计工具（Figma / Sketch / PS）使用经验者优先；
5、思维清晰，善于沟通，具备良好的团队合作意识与自驱力。

工作职责

1. 参与执行Shopee活动管理平台（Campaign Management Tool）相关项目，协助AI Campaign选品、搭建、投放流程的落地执行与优化迭代
2. 协助搭建AI电商场景下的营销素材体系，包括营销图片生成与制作、素材标准化规范整理、AI生成素材的质量校验与标注
3. 协助梳理AI模型输出逻辑与结构化要求，参与Campaign内容（文案、图片、页面结构等）的AI生成规范制定，确保输出贴合电商营销场景需求
4. 协助业务调研与竞品分析，了解海外AI购物平台的业务模式与行业趋势，探索AI在Campaign选品、页面搭建、素材生成等环节的应用
5. 跟进日常问题与跨团队协作，配合产品经理和技术团队推进AI素材生成与Campaign搭建的优化迭代，更新和维护产品资源文档

岗位要求

1. 学历与专业能力：本科及以上学历，有良好的产品功底，能够使用常规的产品和原型工具；
2. 逻辑与行业意识：逻辑表达清晰扼要、条理明确，对行业、竞品保持关注和好奇心；
3. 英文能力：英文听说读写熟练，擅长英文文档撰写；
4. 工具使用能力：善于在日常学习和工作中使用AI工具解决实际问题；
5. 到岗要求：每周到岗不少于4天，可长期6个月以上实习者优先。

加分项

有以下某个电商领域的产品、运营、项目管理实习经验者加分：

1. 大促、日常活动页页面结构组织与策略制定，如大促会场、超市、商城、其他营销模版页面等；
2. 电商活动营销素材生产与管理，为大促活动页面供给内容，包括但不限于选品、选店、选券、图文生成等。

【职位描述】
1、负责海外电商产品的搜索算法或推荐算法研发，包括但不限于召回、排序、重排、混排、相关性等全链路优化；
2、深入理解电商业务和机器学习技术结合，优化模型，推荐策略，提升搜索或推荐对整体电商目标的效果优化；
3、通过机器学习模型和系统，优化产品效果和数据效果，了解并实施AI前沿算法的研究和落地。
【任职要求】
1、毕业时间在2026年9月1日及以后的同学（2025年9月1日-2026年8月31日之间毕业的同学请投递Shopee全职校招），计算机、机器学习、统计、模式识别相关专业优先；
2、熟悉LR/GBDT/DNN等常见机器学习基础知识，熟悉大规模稀疏特征建模者优先；
3、有一定编码与代码开发能力，熟悉linux，熟练使用C++/golang/python 任意一种语言；
4、熟悉包括不限于NLP，CV，搜索，推荐，广告等机器学习领域一种或多种，持续跟进机器学习前沿技术；
5、熟悉利用Spark SQL/Scala等数据分析优先；
6、有ACM-ICPC / TCO Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

岗位职责
1. 协助个性化 AI 助手产品的海外增长工作，重点关注美国市场，并支持印尼、巴西、日本、新加坡等区域的用户增长。
2. 参与海外冷启动阶段的种子用户获取，协助在 Reddit、Product Hunt、Discord、TikTok、校园社区等渠道进行内容分发、用户触达和反馈收集。
3. 协助 KOL/MCN、垂直社区、ASO/SEO/GEO、裂变活动等增长项目的执行，包括达人名单整理、内容素材跟进、排期维护、数据记录和效果复盘。
4. 参与用户裂变/MGM 机制的日常运营，包括邀请码分享、邀请激活奖励、token 续用激励等活动的配置、跟进和数据整理。
5. 协助跟踪日均新增、激活率、D1/D7 留存、渠道转化、App Store 评分、自然下载占比等核心指标，整理周报和竞品/渠道分析。
6. 调研海外 AI 助手、AI 工具及效率类 App 的增长玩法、社区内容趋势和竞品动态，沉淀增长案例、渠道 SOP 和本地化素材参考。
7. 配合产品、设计、运营、海外本地团队及外部合作方，推进增长实验、素材优化和用户反馈闭环。
任职要求
1. 本科及以上在读，市场营销、传播、商科、数据分析、计算机、英语或相关专业优先，能够每周稳定实习 4 天及以上，连续实习 3 个月以上优先。
2. 对 AI 产品、海外 App、工具类/效率类产品或内容社区感兴趣，了解海外主流社媒和社区平台，如 TikTok、Reddit、Discord、Product Hunt、YouTube、Instagram 等。
3. 具备基础数据分析能力，能使用 Excel/Google Sheets 进行数据整理和简单分析；有 ASO、SEO、投放、内容运营、社群运营或校园推广经验优先。
4. 英语可作为工作语言，能够阅读英文内容、整理海外竞品/渠道信息，并协助对接海外 KOL、社区用户或合作方。
5. 执行力强，细致负责，具备较好的信息搜集、内容理解、沟通协作和快速学习能力。

岗位职责
1、参与 ShopeeFood O2O 营销产品的需求分析与功能规划，包含但不限于买家侧优惠券、VIP会员等营销模块的用户链路梳理与产品方案设计，以及商家侧营销工具的功能调研与需求整理。
2、参与产品项目管理，与业务、设计、技术团队紧密合作，保证跨团队透明沟通和协调一致，了解产品从规划到上线的完整流程。
3、与东南亚本地业务团队高效沟通，理解本地业务和用户需求，参与本地化产品方案的讨论与迭代。
4、持续跟踪行业竞品营销产品动态，输出结构化竞品分析报告，为产品决策提供参考。
5、参与营销产品核心指标的监控与分析，基于数据和 A/B 实验结果协助识别产品优化机会。
岗位要求
1、***本科/研究生在读，市场营销、计算机科学、商业分析或相关专业背景优先。
2、具备基础的英语听说读写能力，有海外学习、实习经验者优先。
3、对 O2O、外卖或电商行业有浓厚兴趣，有相关实习或产品项目经历者优先。
4、具备基础逻辑思维和数据分析能力，能够独立撰写产品需求文档或竞品分析报告。
5、跨团队协作能力强，具备优秀的沟通表达能力，有责任心，抗压力强。

岗位职责：
1.深入了解业务、如视觉、Listing、商品开发及电商运营等业务流程，识别高频、重复、耗时的工作场景，并提出自动化解决方案。
2.负责电商视觉自动化工具的开发和迭代，包括AI产品图生成、图片处理、详情页长图生成、素材组合及批量输出等。
3.开发Listing自动化工具，包括标题及商品信息生成、批量上传、批量修改、数据校验和多站点内容处理。
4.根据商品开发需求，逐步建设款式开发相关工具，包括趋势及竞品信息整理、款式生成、设计辅助和商品资料输出等。
5.对接公司服务器、业务系统、AI模型及第三方API，将脚本和单点功能封装为团队可自助使用的内部工具。
6.负责工具的测试、部署、日志、异常处理和持续维护，保证工具稳定性及可扩展性。

任职要求：
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。
2.熟悉Python，具备Web工具、API对接、数据处理和自动化开发经验。
3.能够独立完成需求分析、方案设计、开发、测试、部署及维护。
4.具备较强的业务理解能力，能够将人工工作流程转化为产品功能。
5.有AI应用、图像处理、电商工具、批量任务或内部系统开发经验者优先。
6.具备良好的沟通、学习和跨团队协作能力。

关于团队
Marketplace Intelligence and Data
Marketplace Intelligence and Data 团队的使命是建立可持续的高效数据和智能产品来促进Shopee的业务发展。团队负责Shopee电商数仓建设，商家与运营数据产品建设，全链路流量数据，商品算法，包括商品发布、管控、信息优化、SPU库及其比价业务，营销算法，包括招商、选品、推荐算法，评价算法，用户画像，此外，还包括机器翻译，语音算法，图像算法，实人认证等基础AI能力。
算法数据工程团队( Algo Data Team)
算法数据工程团队作为Marketplace Intelligence and Data 内部对各算法团队进行横向支持的核心数据团队，我们的使命是成为算法团队最坚实的数据战略伙伴。我们致力于提供高效、稳定、高质量的数据服务，从而加速算法的快速迭代，并将数据转化为驱动 Shopee 业务发展的强大商业价值。

作为大模型算法数据工程师，您将负责以下关键领域，将数据转化为算法生产力：
海量多模态预训练数据 Pipeline 建设
多模态清洗与去重： 主导 TB/PB 级文本、图像、视频、音频等多源异构数据的采集与清洗；设计跨模态去重算法（如图像/视频的 Perceptual Hash、CLIP Embedding 向量近邻去重、文本 MinHash）。
图文/音视频质量评估： 搭建多模态数据质量打分模型，过滤低画质、高噪声、图文不匹配（Low Clip Score）的数据；构建自动化 OCR/ASR 转写与文本修正流水线。
数据安全与脱敏： 负责多模态数据的合规清洗，包括图像/视频人脸及车牌脱敏、敏感视觉内容过滤、音频敏感词识别及 PII 数据合规处理。
Agent自动化评测与数据飞轮（Data Flywheel）
Benchmarks 建设： 针对电商视觉客服、导购等AI Agent 场景，构建高信度的 Benchmark 评测集与动态评估机制。
Badcase 归因与数据回流： 建立线上推理日志采集与 Badcase 归因分析体系，实现高价值数据的自动筛选与闭环回流。

任职要求
计算机、人工智能相关专业，本科及以上学历，毕业时间在2026年9月至2027年5月。
熟悉Spark、Flink、Hadoop、HBase、Kafka、Druid、Clickhouse，Apache Ray等一种或多种大数据处理技术。
良好的思维逻辑和沟通能力，以及良好的项目管理和协调能力，能用英语沟通。
具备较强的自我驱动力与抗压能力，并乐于不断尝试、追求业务突破。
加分项：
有LLM/VLM 大模型数据处理，Agent 评测，数仓构建的科研和项目经验优先。
有模型评测（Benchmarks）、模型训练（Pretrain）、LLM 上下文工程(Context Engineering)、LLM Memory系统设计背景优先。

职位描述：
1、负责海外电商产品的搜索算法或推荐算法研发，包括但不限于召回、排序、重排、混排、相关性等全链路优化；
2、深入理解电商业务和机器学习技术结合，优化模型，推荐策略，提升搜索或推荐对整体电商目标的效果优化；
3、通过机器学习模型和系统，优化产品效果和数据效果，了解并实施AI前沿算法的研究和落地。

任职要求：
1、优先考虑27年应届毕业生同学，计算机、机器学习、统计、模式识别相关专业优先；
2、熟悉LR/GBDT/DNN等常见机器学习基础知识，熟悉大规模稀疏特征建模者优先；
3、有一定编码与代码开发能力，熟悉linux，熟练使用C++/golang/python 任意一种语言；
4、熟悉包括不限于NLP，CV，搜索，推荐，广告等机器学习领域一种或多种，持续跟进机器学习前沿技术；
5、熟悉利用Spark SQL/Scala等数据分析优先；
6、有ACM-ICPC / TCO Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

您将负责以下关键领域，将数据转化为算法生产力：
1. 海量多模态预训练数据 Pipeline 建设
a. 多模态清洗与去重： 主导 TB/PB 级文本、图像、视频、音频等多源异构数据的采集与清洗；设计跨模态去重算法（如图像/视频的 Perceptual Hash、CLIP Embedding 向量近邻去重、文本 MinHash）。
b. 图文/音视频质量评估： 搭建多模态数据质量打分模型，过滤低画质、高噪声、图文不匹配（Low Clip Score）的数据；构建自动化 OCR/ASR 转写与文本修正流水线。
c. 数据安全与脱敏： 负责多模态数据的合规清洗，包括图像/视频人脸及车牌脱敏、敏感视觉内容过滤、音频敏感词识别及 PII 数据合规处理。
2. Agent自动化评测与数据飞轮（Data Flywheel）
a. Benchmarks 建设： 针对电商视觉客服、导购等AI Agent 场景，构建高信度的 Benchmark 评测集与动态评估机制。
b. Badcase 归因与数据回流： 建立线上推理日志采集与 Badcase 归因分析体系，实现高价值数据的自动筛选与闭环回流。
任职要求
1. 计算机、人工智能相关专业，本科及以上学历，毕业时间在2026年9月至2027年5月。
2. 熟悉Spark、Flink、Hadoop、HBase、Kafka、Druid、Clickhouse，Apache Ray等一种或多种大数据处理技术。
3. 良好的思维逻辑和沟通能力，以及良好的项目管理和协调能力，能用英语沟通。
4. 具备较强的自我驱动力与抗压能力，并乐于不断尝试、追求业务突破。
加分项：
1. 有LLM/VLM 大模型数据处理，Agent 评测，数仓构建的科研和项目经验优先。
2. 有模型评测（Benchmarks）、模型训练（Pretrain）、LLM 上下文工程(Context Engineering)、LLM Memory系统设计背景优先。

关于团队
Marketplace Intelligence and Data
Marketplace Intelligence and Data 团队的使命是建立可持续的高效数据和智能产品来促进Shopee的业务发展。团队负责Shopee电商数仓建设，商家与运营数据产品建设，全链路流量数据，商品算法，包括商品发布、管控、信息优化、SPU库及其比价业务，营销算法，包括招商、选品、推荐算法，评价算法，用户画像，此外，还包括机器翻译，语音算法，图像算法，实人认证等基础AI能力。
算法数据工程团队( Algo Data Team) 
算法数据工程团队作为Marketplace Intelligence and Data 内部对各算法团队进行横向支持的核心数据团队，我们的使命是成为算法团队最坚实的数据战略伙伴。我们致力于提供高效、稳定、高质量的数据服务，从而加速算法的快速迭代，并将数据转化为驱动 Shopee 业务发展的强大商业价值。
职位描述 - 大模型数据工程师实习

岗位职责
1、参与shopee的折扣频道项目，与产品、工程、设计、数据和运营等跨职能利益相关者进行有效合作，将创意变为现实；
2、发起、分析、提出、发布用户产品，包括开展竞品分析、跟进需求排期与落地进度、推动功能顺利上线；
3、与产品经理合作，使用数据了解客户行为和功能性能，开展用户调研与数据分析；以数据为导向估计影响规模并确定优先级；
4、收集有关产品采用/改进的见解，跟踪数据，确定关键指标并提出进一步的迭代；

职位要求
1、出色的中英文双语沟通、分析、逻辑思维、解决问题和写作能力；
2、数据驱动，具有很强的分析数据的能力，熟练使用数据分析/AI分析工具
3、具备 C 端 / 用户/电商营销产品的 sense 与相关经验，能够站在用户视角思考产品体验；
4、乐于与跨职能协作/跨国团队沟通，主动推动问题解决；
5、具备全球化视野，英文流利优先