高级用增算法工程师

1. 负责用户增长相关的算法研究与工程实践,以广告投放领域为主,覆盖用户价值预估(pLTV/LTV)、出价优化、预算分配、素材优选等核心方向,推动算法方案持续迭代与业务落地; 2. 主导 pLTV 预估模型的特征工程、建模、训练与上线,持续优化预估精度与线上效果,并将预估能力应用于出价与预算决策; 3. 基于神经网络等深度学习方法构建大规模特征工程与预估/排序模型,提升投放效率与 ROI; 4. 探索强化学习、LLM 在自动化投放与投放决策中的应用与工程化落地,评估模型效果与成本; 5. 建立 A/B 实验框架与实验科学方法论,科学度量算法迭代的有效性; 6. 跟踪广告算法、AutoBidding、大模型决策等前沿技术,结合业务需求快速落地并产生实际价值。 【任职要求】 1. 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历; 2. 3 年及以上算法研发经验,有完整的模型从建模到上线的落地经验; 3. 扎实的机器学习与深度学习理论基础,精通用户价值预估、出价优化或推荐排序等方向; 4. 具备广告投放算法实战经验,熟悉 CPA/ROI 目标下的 AutoBidding 或效果广告算法体系; 5. 有强化学习(RL)相关经验者优先,有应用于实时出价、预算分配等场景的经验更佳; 6. 熟悉 LLM 应用开发(Agent Harness 设计、Loop Engineering、上下文工程 Context Engineering 等),有 LLM 训练 / 微调或与业务决策系统结合落地经验者优先; 7. 具备良好的工程能力、问题分析能力及跨团队沟通协作能力。