部门介绍
广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制
- 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。
- 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入的持续增长，实现广告主受众的深度探索。
- 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。
- 探索强化学习和生成式混排策略，在保障用户体验的约束下实现收入最大化，落地不同投放体裁的最优排序逻辑；
- 研发生成式召回技术，捕捉用户在不同App下的Life-Long行为意图，参与重构级联漏斗排序架构；
- 落地投放大模型蒸馏方案，构建商业化的基座大模型，在兼顾大模型复杂算力效果的同时，实现模型策略ROI最大化；
- 研究因果推断大模型技术，在营销场景下最大化激励介质的边际收益；
- 结合视频生成能力，进行优质创意的优选和生成，最大化体验和商业化收益。
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
- 2027届获得硕士及以上学位，计算机科学相关专业优先；
- 编程基础扎实，精通C/C++和Python，具备深度学习相关实践经验；
- 熟悉至少一种主流机器学习框架（TensorFlow/PyTorch等）的架构与实现；
- 对大模型等前沿技术有强烈好奇心，具备优秀的问题发现、分析与解决能力，热衷于将前沿技术落地到真实业务场景。 加分项
- 在自然语言处理/计算机视觉/推荐系统领域有论文发表（例如，在RecSys、KDD、ICML、NeurIPs、CVPR等会议的论文列表、研讨会、口头报告等）；
- ACM/ICPC等算法竞赛获奖者优先；
- 有LLM/生成式AI/强化学习相关研究经验，或在推荐/广告场景有相关算法迭代经验者优先。
