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錘子簡歷品牌推廣師
數(shù)據(jù)分析處理產(chǎn)品相關(guān)崗位簡歷范文
作者：錘子簡歷 2023/05/23 13:10:01
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求職意向

數(shù)據(jù)分析處理、產(chǎn)品策劃相關(guān)崗位 廣東深圳 薪資面議 隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學 Msc-Data-driven modeling

主修課程時間序列、算法與面向?qū)ο缶幊?、機器學習、信息學等，學習并初步掌握python與R語言的使用。

工作經(jīng)驗

2020.x -2020x 騰訊微視 微視策略中心-推薦新用戶留存專項產(chǎn)品owner

1、根據(jù)正向vv參與重新制定推薦新用戶（輕度用戶）定義，完成人群、內(nèi)容分析，并完成篩選原有效策略遷移至新定義，累計次留收益1pp以上

2、從粉絲活躍度、高留存/互動、高贊播率等角度，獨立完成內(nèi)容池挖掘、建設(shè)多個新用戶內(nèi)容池，并前移內(nèi)容池過濾策略至召回，topvv人審優(yōu)質(zhì)率提升5pp。
3、根據(jù)新用戶跟蹤及人群分析，展開外call承接小分項，目前已優(yōu)化承接i2i插入的插入邏輯，并規(guī)劃引入異構(gòu)圖/dgi 等i2i召回。目前人居時長收益0.5%以上。

2020.x -2020x 騰訊微視 微視推薦中心-新用戶留存專項

1、融合外部畫像及端內(nèi)分人群挖掘畫像，建立統(tǒng)一預(yù)置畫像，覆蓋率95%+。
2、針對新用戶特性制定策略，如下線低質(zhì)流量、增加預(yù)置畫像相關(guān)性、多樣性優(yōu)化等策略，實驗累計次留+2.09pp。
3、引入品類優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，協(xié)助建立新用戶優(yōu)質(zhì)內(nèi)容池，內(nèi)容池優(yōu)質(zhì)率85%+。

2020.x -2020x 騰訊微視 微視推薦中心-本地線條

1、分品類分析用戶對本地內(nèi)容的喜愛度，提出新的本地內(nèi)容挖掘方法，新內(nèi)容池優(yōu)質(zhì)率在75%以上。

2、梳理歸攏原有的本地強插/提權(quán)通路，增加本地新熱熱度值以過濾低熱視頻。
3、規(guī)劃異地旅游相關(guān)、家鄉(xiāng)重大事件等細分lbs策略。

2020.x -2020x 騰訊微視 微視推薦中心-老用戶留存專項

1、收集用戶反饋2500+，深入排查case近100個，并產(chǎn)出周度用戶洞察報告。
2、調(diào)整負向內(nèi)容過濾策略，分不同item做窗口打散，基本解決用戶集中反饋的負反饋、多樣性問題，負反饋badcase占比減少20pp，多樣性減少4pp。
3、完善badcase定位工具，功能包括排序?qū)訑?shù)據(jù)查詢、品類數(shù)據(jù)分析等。

自我評價

本人為人低調(diào)誠懇，對工作負責認真，吃苦耐勞，不管什么事都愿意去莽去做。

處理大量推薦系統(tǒng)badcase，對推薦系統(tǒng)有較完整的了解，能從用戶反饋中獲取用戶的痛點與需求；熟悉數(shù)據(jù)處理分析工作，能使用python、R、mysql、excel等語言/軟件，分析數(shù)據(jù)異動；能根據(jù)數(shù)據(jù)與用戶分析，落地針對性的推薦策略。

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