算法工程师 - Global Ads Core

团队介绍：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 1. 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。 2. 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。 3. 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。 1、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； 2、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； 3、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； 4、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； 5、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。 【任职要求】 1、2027届获得硕士及以上学位，计算机科学相关专业优先； 2、编程基础扎实，精通C/C++和Python，具备深度学习相关实践经验； 3、熟悉至少一种主流机器学习框架（TensorFlow/PyTorch等）的架构与实现； 4、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 1、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）； 2、ACM/ICPC等算法竞赛获奖者优先； 3、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。