岗位职责
包括但不限于：
- 负责商业化渠道决策优化&pGMV预估，包括基于uplift渠道预估和预算预估算法优化、单调反馈模型优化等，提升渠道和pGMV预估的准确性。
- 负责关键词推广定向能力算法优化，包括基于LLM大模型的关键词理解、生成、关键词评估&选择（LLM-as-a-Judge）、人群的选择优化等，提升广告投放在定向的选流能力。
- 负责广告智能出价优化，借助DT、AIGB、RL、Agent等前言算法技术，优化广告智能出价，提升广告出价的精准性，提升商品分时段及整体的投放效果。
- 负责广告托管Agent能力建设，包括关键词Agent、智能出价Agent、投放Agent等，借助LLM大模型的世界知识、推理能力、以及垂类强化微调等技术，提升广告全链路投放效率。
- 深入跟踪调研深度学习/大模型/Agent/生成模型/强化学习等方向的前沿技术，并结合业务特色和场景数据创新优化，并应用至商业化广告投放场景。
职位要求
- 计算机科学相关专业（人工智能、计算机科学、电子信息工程、数学、统计等）；
- 扎实的技术背景，掌握深度学习/强化学习/LLM&AIGC等相关的基础知识，有相关的实践或研究经验；
- 熟悉 PyTorch，TensorFlow等深度学习平台；
- 有大模型&生成式出价、搜推广等方向优化经验优先；
- 有国际顶会发表过论文优先，参加过ACM或数据挖掘&机器学习类竞赛(天池大奖赛、Kaggle)并获奖优先；
- 具有快速学习能力，有责任感，良好的团队合作和沟通能力；
