1、用户需求挖掘：对用户在电商消费领域的需求有一定敏感性，能够通过竞品分析以及用户在手淘消费行为分析，寻找信息流不同场景下的推荐策略的问题和优化思路；
2、策略方案制定：深入理解推荐产品，理解不同用户场景和不同用户群体下的需求，针对特定的优化对象，能通过数据推导等方式从供给选择、画像管理、推荐服务等全链条寻找弱势环节和优化点进行策略制定，并对推荐效果负责；
3、评估体系建立：建立相应推荐策略的数据评估体系，对线上业务进行全面监控和评估；
4、合作落地推动：联动算法和技术同学，通过数据驱动的方式量化分析业务问题，并通过实验持续进行推荐策略的迭代优化和效果验证；
5、内容策略制定：深入用户场景和消费需求，挖掘站内优质内容，基于数据分析，及时优化调整平台内容策略。