腾讯腾讯广告-大模型广告算法工程师-搜索广告方向
任职要求
1.学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、机器学习等相关专业背景，具备扎实的理论基础； 2.工作经验：拥有 3-5 年大模型算法研究或实际落地经验，熟悉大模型训练、调优及应用全流程，有相关项目实战经历者优先； …
工作职责
1.负责搜索广告前沿技术探索，基于 LLM 重塑引擎链路，持续提升用户意图理解，以及精准的需求匹配； 2.生成式召排，打破 MCA 级联链路范式，往端到端推荐链路演进； 3.相关性模型，通过大模型持续预训练、强化微调及多模态理解技术，提升搜索词与广告的匹配精度，优化用户搜索体验； 4.深度语义理解排序，传统人工语义特征，升级到大模型理解的 token 范式； 5.积极跟进AI学术界和业界的最新动态，优化内部技术方案，不断推进广告算法设计升级。
1、负责搜索广告中大规模机器学习模型的设计、建模和优化工作，提升广告排序、匹配等算法效果； 2、利用大模型技术，持续改进广告相关性、点击率和转化率等模型，优化搜索广告体验并提高广告的商业价值； 3、针对搜索广告的独特需求，运用大模型技术，进行query改写、文案和创意生成提高搜索广告变现效率； 4、深入理解搜索广告业务，探索大模型技术在搜索广告中更多的落地方向，跟进前沿技术发展。
1、负责字节跳动搜索广告算法优化工作，探索LLM和Ranking相结合，在生成式召回、LRM等方向深入探索，提高Ranking全漏斗的变现效率； 2、利用NLP等技术进行多模态、图文内容理解、直播内容理解等建模优化，应用于整个搜广Ranking链路，提高变现效率； 3、对深度学习算法、图神经网络算法和强化学习算法具备深厚功底，利用机器学习算法行建模优化，提升转化效率； 4、针对搜索广告场景进行针对性特征建设和建模优化，提高搜广变现效率。
携程酒店搜推广算法团队，负责核心搜索与推荐模型的研发与优化，包括生成式搜索/推荐、长序列建模、多场景多任务学习、多模态建模、新用户冷启动与中长尾流量优化等前沿方向，结合产品和业务，通过算法创新持续提升用户体验与商业转化效果。 负责携程酒店搜索、推荐、广告、Feed流等核心场景下模型研发；持续跟进推荐系统领域前沿算法（如深度学习、生成式推荐、LLM增强推荐等），推动新技术在真实业务中的实验、验证与落地；主导算法方案从建模、实验、评估到上线的完整流程，保障算法稳定性与业务效果；参与业务策略优化及系统机制设计，为流量效率、商户生态和用户体验提供算法支持。
1.负责展示广告模型预估方向，包括粗排、精排、创意优选等模块。 2.跟进并落地在线学习、GPU大模型、多场景建模、创意优选、迁移学习、冷启动等方向的行业最佳实践和前沿技术能力，不断突破CTR/CVR预估能力的上界，驱动业务增长。 3.充分理解业务发展阶段和客户关键痛点，能够和产运研同学协同，分析问题本质、测试产品方案及最终规模化走向市场，带来客户的持续增长。