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1. 统筹 ABtest 与用户画像两条产品线的整体规划,明确两者的建设优先级与协同关系:画像提供人群切分能力,实验提供效果验证能力,二者必须共用同一套用户标识与标签口径 2. 打通「圈人 → 实验/投放 → 效果验证 → 反哺画像」的闭环:实验结论能沉淀回画像标签,画像分群能直接作为实验分流与效果拆解的维度,而不是两套互不相通的用户数据 3. 以AI能力统一降低实验与画像的使用门槛:把实验结果智能解读、显著性异常自动提示、自然语言圈人、标签智能生成等能力,作为两条产品线共用的能力底座去规划 4. 建立实验方法论与画像标签的治理标准:实验设计与显著性检验规范、实验指标库与指标口径对齐、标签生命周期与质量评估,确保业务方拿到的结论可信且可复用 5. 作为这两条产品线对外的单点负责人,同时对接算法、工程、业务分析、安全合规等多个团队,独立完成需求排期、资源协调与跨团队推进
1. 3年以上数据产品或数据分析相关经验,有实际负责过 ABtest 实验平台或用户画像/标签体系产品的完整建设经验(两者至少其一为深度负责,另一为熟悉) 2. 理解实验方法论:分流机制与样本量计算、显著性检验、多重比较与实验污染、AA测试与实验平台可信度校验,能判断一个实验结论是否站得住 3. 理解用户画像的建设逻辑:标签体系分层(事实/规则/模型标签)、ID打通与OneID、标签时效与覆盖率评估,以及画像在运营、投放、分析场景中的真实使用方式 4. 具备扎实的数据分析能力:熟练SQL,能独立完成用户分群、留存与漏斗、实验效果拆解等分析,并把方法沉淀为可复用标准 5. 有将AI能力嵌入实验或画像类产品的实际建设经验(如实验结果智能解读、自然语言圈人、标签智能生成等),能独立完成AI功能从0到1的设计与落地 6. 具备较强的跨团队协作与推动能力,能同时对接算法、工程、业务、安全合规等多方角色,独立推动两条产品线并行迭代 7. 加分项:有游戏行业(米哈游、莉莉丝、腾讯、网易等)ABtest、用户画像或数据分析产品经验



