岗位职责

参与网易云音乐广告分发体系建设，负责广告召回、排序（LTR / pCTR / pCVR / PLTV）与智能出价等核心链路的算法优化，依托行业领先的机器学习平台，持续提升商业化变现效率与用户体验；
负责广告流量预估、库存分配与混排策略等机制设计与优化，在保障用户体验的前提下，追求全局收益最大化；
追踪行业前沿算法进展，探索云音乐下一代广告模型范式，在数据、模型、推理等维度持续探索 Scaling Law，突破广告系统的效果上限；
参与广告多模态技术建设，基于行业领先的多模态大模型，对广告素材与落地页（图片/视频等）进行内容理解与表征建模，并融入广告各应用场景，全面提升业务效果。

职位要求

计算机、信息、数学相关专业硕士及以上学历，有 ACM 竞赛经历、国际学术会议（KDD / SIGIR / WWW / CIKM / RecSys 等）论文发表、各类算法竞赛获奖，或开源大模型开发经历者优先；
熟悉常见机器学习算法原理，对计算广告、推荐系统、深度学习、强化学习、大模型技术、NLP 等任一子方向有深入研究；了解广告召回、排序、机制设计与出价（OCPC/OCPM）、流量分配等链路者优先；
熟练掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，有相关实践项目或广告算法实习经验者优先；
扎实的编程理论基础，熟悉 Java / C++ / Python 等至少一门开发语言；具备 AI Coding 能力，能熟练使用 Claude Code / Codex 等工具，快速将想法落地；
优秀的数据分析与问题发现能力，熟练使用 Spark、Hive 等大数据工具；善于洞察、乐于挑战，具备良好的沟通协作能力。