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腾讯推荐算法工程师(商业策略&工具算法)

社招全职3年以上CSIG技术地点:深圳状态:招聘

任职要求


1.硕士以上学历,3年以上推荐/广告/搜索相关的算法经验;
2.扎实的机器学习基础,了解深度学习及其在工业界的一些典型应用案例,能够应用解决实际的业务问题;
3.熟悉HadoopHive等常用的大数据处理平台,熟悉PythonC++Scalagolang等至少一门编程语言;
4.对机器学习算法大模型有较深刻的理解,有良好的工程素养,能够快速进行算法实现和迭代;
5.较好的沟通能力、团队协作能力,积极主动,愿意接受挑战。

工作职责


1.负责QQ浏览器商业推荐算法研发,优化游戏分发的转化效率促进游戏收入提升,优化广告算法策略促进广告收入提升;
2.负责QQ浏览器工具算法优化工作,包括扫描王、翻译、Qbot等多个业务的工具算法模块,重点是优化文档识别模型,提升复杂场景识别准确率;
3.紧跟学术界、工业界的前沿技术,结合实际的业务场景进行算法开发、落地,实现团队技术和业务的共同发展。
包括英文材料
学历+
算法+
机器学习+
深度学习+
Hadoop+
Hive+
Python+
C+++
Scala+
大模型+
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1、基于小红书海量的用户行为数据,建立并优化广告系统的算法和机制,优化面向行业广告主的算法策略,包括用户理解、行业深度优化、行业投放策略等; 2、对业界前沿技术保持敏感,结合业务特点,探索将前沿的算法技术应用于实际业务,实现技术落地。

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1、参与快手海外联盟广告系统的算法研发与策略优化,涵盖流量定价、广告匹配、收益分成等关键链路,服务全球开发者和广告主,驱动联盟广告业务增长; 2、设计并优化联盟广告流量的投放和分发机制,结合因果推断、博弈论、运筹优化等理论,提升平台收益与开发者体验之间的平衡; 3、研发适用于联盟生态的流量匹配模型,提升CTR/CVR/竞胜率等关键指标的准确性,兼顾kwai、非kwai泛化迁移能力; 4、探索跨平台、跨形态广告生态中的新型匹配与变现策略,推进联盟广告系统的稳定性、鲁棒性与智能化算力; 5、探索LLM在联盟生态的价值,通过LLM的世界知识和推理能力缓解联盟的数据缺乏问题。

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1.负责视频号直播商业交易推荐,对召回、粗排、精排、策略等链路进行优化; 2.结合业务的实际特点将工业界、学术界的前沿技术落地提升业务效果; 3.分析用户和作者行为模式,制定算法策略促进生态良性发展。

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1、基于小红书海量的用户行为数据,建立并优化广告系统的算法和机制,特别是面向行业广告主的算法策略优化,包括用户理解、行业深度优化、行业投放策略等; 2、对业界前沿技术保持敏感,结合业务特点,探索将前沿的算法技术应用于实际业务,实现技术落地。