广告AI投放算法工程师（Ads core）-商业算法

1、AI数字投手构建：基于LLM与Agent技术，研发24小时在线的“AI数字投手”。实现从广告诊断、策略制定、素材生成到自动出价的全流程自动化托管； 2、智能决策系统研发：设计并落地Agent的感知-决策-执行闭环。利用ReAct、CoT等范式，让AI具备理解复杂投放目标、拆解任务及动态调整策略的能力； 3、记忆与知识体系搭建：构建面向广告业务的长期记忆机制（Long-term Memory）与领域知识库（RAG），使AI投手能持续学习历史投放经验、行业案例及平台规则，自行迭代； 4、技能编排与工具调用：开发标准化的技能库（Skill Library），将出价调整、人群定向、创意A/B测试等原子能力封装为Agent可调用的工具，实现复杂任务的自动化编排； 5、仿真与评估体系：搭建广告投放的虚拟仿真环境（Simulator），用于Agent的低成本试错训练；建立多维度的Agent能力评估指标（如ROI提升率、响应延迟、策略稳定性）。 【任职要求】 1、技术背景：计算机、人工智能等相关专业硕士及以上学历。精通Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架； 2、Agent核心技术：深入理解LLM应用开发，熟练掌握LangChain等框架。有RAG、Function Calling、Memory Mechanism的实际落地经验； 3、业务理解力：熟悉互联网广告投放基本流程（如RTB、oCPX、ROI优化），理解广告主痛点。有广告系统、推荐系统或运筹优化背景者优先； 4、工程能力：具备大规模数据处理能力，熟悉向量数据库，有高并发服务开发经验； 5、加分项： 有AI Agent、多智能体协作（Multi-Agent）项目经验者优先； 在ICLR, NeurIPS, SIGIR, KDD等顶会发表过相关论文者优先； 有开源Agent项目或GitHub高星项目者优先；