部门介绍
国际化广告度量信号与隐私保护团队致力于构建覆盖广告系统全链路的安全治理基础设施与流程体系，在确保平台海量多元信号数据持续符合全球各地区监管要求的同时，积极探索前沿隐私增强技术的落地应用。团队将肩负双重使命：既要守护用户数据安全，又要维护TikTok自由创新的社区生态。作为核心成员，您将主导数据隐私保护与安全体系建设，并通过跨职能项目推动流程持续优化。
- 负责广告转化信号的质量评估与治理及大模型应用，设计数据异常检测、信号补全、去噪与纠正方案，提升全链路数据可信度；探索大模型（LLM）在广告信号领域的应用，例如利用语义理解能力对广告主回传数据进行智能分类、质量判定与自动纠正；
- 设计并优化跨平台、跨设备的用户身份识别方案，通过概率匹配模型与图算法提升Identity Graph的精度与覆盖率；
- 负责广告归因系统的模型设计与工程落地，涵盖多触点归因建模（MTA）、转化建模（Modeled Conversion）、增效度量（Incrementality Measurement）等方向；
- 构建大规模实验平台与实时数据管道，支撑Conversion Lift、Brand Lift、Split Test等产品的实验分流、效果计算与结果分析；
- 与产品、数据科学、基础架构团队紧密协作，将算法方案转化为可规模化落地的系统能力。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、统计学、数学、通信等相关专业；
- 扎实的编程能力和工程素养，熟练掌握Go/Python/Java/C++中至少一种语言；
- 良好的数据结构、算法基础与系统设计能力，有后端或数据密集型系统开发经验；
- 具备统计学或机器学习基础，理解假设检验、因果推断、回归分析、概率图模型等基本概念；
- 有以下任一领域经验者优先： 1）广告信号处理：转化数据质量治理、异常检测、数据补全与去噪； 2）身份识别：ID Mapping、Entity Resolution、概率匹配、图算法； 3）广告归因：last-click、MTA、incrementality等归因模型设计与实现； 4）实验设计：A/B Test、Lift Study、因果推断方法论的工程化落地； 5）推荐系统、搜索排序、计算广告等相邻算法方向的研发经验；
- 能独立完成从问题定义、模型方案设计到工程部署的完整链路，而不仅仅是实现他人的技术方案，对广告技术领域有好奇心，愿意深入理解广告主需求与商业逻辑。
