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大模型赋能交易与商业场景的技术创新及落地实践研究-中国区搜索广告(北京/上海)

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搜索广告团队是负责抖音,抖音电商,今日头条,西瓜视频等搜索全场景的收入变现团队。在这里我们有丰富的搜索流量, 综合的广告业务场景(包括不限于电商、本地、到店商家、游戏客户、装修客户、下载类客户等)。作为技术团队,我们的系统拥有核心并且先进的算法:

  1. 使用LLM和视频理解技术进行广告的匹配和相关性计算;
  2. 使用AIGC技术帮助客户自动生成广告的标题、图片和视频创意提升创意效率;
  3. 利用先进模型预估用户的点击率和转化率;
  4. 客户机制和策略帮助客户提升转化效果和投放效率;
  5. 同时丰富的流量也带来了非常多的工程挑战。如果你在机器学习、LLM、Coding、工程等方向有不错的知识和经验,欢迎加入我们一起丰富和完善搜索广告营销和技术平台。 课题介绍: 本课题围绕商业、广告、交易等技术场景,以大型语言模型(LLM)、视觉语言模型(VLM)、智能体(Agent)、强化学习、多模态生成等前沿技术为核心支撑,重点聚焦搜索、广告、推荐、电商、生活服务、广告营销、内容生产等关键业务场景,针对性破解传统技术体系存在的瓶颈问题。课题的核心研究目标为:借鉴大模型规模法则(Scaling Law)与生成式人工智能技术思路,深入探索技术与商业业务的深度融合路径,构建适配各垂直商业场景的智能模型及系统架构。同时,着力解决技术落地过程中的效率优化、场景适配、合规管控等关键问题,助力业务规模增长、运营效能提升与用户体验优化,推动商业场景数字化、智能化转型进程。 课题挑战:
  6. 技术适配性:通用LLM与MLLM在垂直商业交易场景存在领域知识薄弱、工具调用不足、语义对齐偏差等问题,需突破多模态协同、时空建模、低标注学习及搜广推融合技术;
  7. 效率与性能:大模型时延高、耗算力、吞吐低,难以满足高并发低延迟交易与搜广推需求,需通过轻量化、量化、分布式推理等优化性能与成本;
  8. 决策与规划:复杂商业决策对长周期建模、多目标优化、自适应要求高,AIGC与Agent易产生幻觉、决策偏差与因果缺失,需强化可信推理与风险约束;
  9. 落地与合规:需解决系统集成、数据质量、内容可控、隐私安全与监管合规问题,保障大模型规模化稳定、安全、合规落地。 课题价值:
  10. 理论价值:探索大模型在多商业场景的Scaling Law可行性,完善推荐大模型、Agent决策、多模态融合等技术体系,丰富AI在商业领域的应用理论;
  11. 实践价值:破解各商业场景核心痛点,如提升推荐转化、广告ROI、内容生产效率、客服质量等;降低人工成本,实现商业流程自动化;推动搜广推、电商、广告等领域的技术范式革新,支撑业务规模化增长,同时优化用户体验与商家服务能力,构建可持续的商业生态。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届毕业,获得博士学位,计算机/数学/信号处理等相关专业优先;
  2. 具有卓越的探索能力、优秀的代码能力、数据结构和算法功底,熟练C/C++或Python,对构建复杂系统有浓厚兴趣,在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先;
  3. 扎实的机器学习基础理论知识,在广告/推荐/NLP/CV或者其他相关应用领域有一定深度的理解;对AI Agent、大语言模型(LLM/VLM)等方向有深入研究或实践经验,在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术会议发表过较高影响力研究成果者优先;
  4. 具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态/多模态LLM训练(RAG/SFT/RLHF/Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;
  5. 对技术充满热忱,具备出色的洞察力和解决实际业务难题的能力,主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先;
  6. 出色的问题分析、洞察和解决能力、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。

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