AI数据策略（体验监察方向）-TikTok Shop

1、标签体系建设：融合用户反馈（客户投诉、评价、VOC、客服工单、舆情）、体验量化指标（CCR/NPS/退款率等）和业务节点（售后节点/订单状态等），搭建消费者体验问题识别标签体系，覆盖商品、履约、售后、内容、交易安全等域；结合NLP/大模型实现非结构化反馈的结构化落地；
2、洞察和策略：基于问题标签、业务场景和，结合AI能力完成自动化问题识别、挖掘和优先级判断，建设针对体验波动/重点市场开展根因分析，通过A/B Test与因果推断量化体验改善对留存、复购、GMV的撬动；
3、业务协同：与产品、运营、客服、治理、区域团队协作，基于数据推动体验改进落地。

1、硕士学位及以上，统计、数学、计算机、经济等相关专业，有互联网DS/算法/知识图谱经验；
2、熟悉NLP/文本挖掘方法（分类、聚类、情感分析、LLM应用），有标签体系/知识图谱/用户画像经验优先；
3、熟练SQL+Python/R，掌握统计分析、A/B实验，有因果推断经验加分；
4、熟悉Hadoop/Spark/Hive等大数据工具；
5、有结合AI进行标签数据生产和挖掘经验加分；
6、对电商用户体验链路有完整认知，良好的跨团队沟通与问题拆解能力。