About this role
Summary: Interns will participate in user growth and intelligent reachability strategies, focusing on push notifications, recall, and personalized recommendations. The role involves developing algorithms, analyzing data with SQL and Python, and conducting A/B tests to improve user engagement and retention.
职位描述
参与Soul用户增长与智能触达业务，围绕Push促活、召回和个性化推荐，用代码实现策略，用数据验证效果，提升用户活跃与留存，兼顾触达效率和用户体验。
岗位职责
1、参与Push策略开发与迭代，包括人群筛选、候选消息池与内容选择、触达时机、频次控制及低效推送过滤，配合完成测试、上线验证和效果跟踪。
2、使用SQL、Python分析发送、到达、点击、拉起及活跃留存数据，按人群、渠道、消息类型和时段拆解指标，发现问题并提出可验证的优化方案。
3、参与A/B实验设计和复盘，核对实验分组、指标口径与观察窗口，评估增量收益及通知关闭等负向指标，形成清楚、有依据的结论。
4、结合业务代码、日志和数据排查触达链路异常，编写数据处理、核对及监控脚本，沉淀可复用的分析工具。
1、计算机相关专业硕士在读，具备扎实的编程基础，熟练掌握Python或Java，能独立完成代码编写、调试与测试，理解常用数据结构和算法。
2、熟练使用SQL，能完成多表关联、聚合和窗口分析；能用Python进行数据清洗、统计分析与结果表达，关注去重、分母和时间窗口等细节。
3、逻辑清楚、学习理解快，能迅速理解陌生业务与代码，将模糊问题拆成可验证的假设，识别关键变量，并清楚说明分析过程、证据和结论。
4、具备概率统计和A/B实验基础，理解对照实验、统计显著性与相关性和因果性的区别，能结合业务判断结果是否有实际价值。
5、自驱、认真，有问题追到底的习惯，能主动沟通进展、核验结果，并推动任务完成。
加分项
有用户增长、推荐或Push相关项目经验；有Java服务开发、Spark数据处理、机器学习或Uplift/因果推断实践经验。