百度增长算法工程师（J68721）

1、投放增长：通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法，结合个性化出价、实时流量优选等手段，实现对全网超过十亿用户的精准触达，帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户，并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产，提升投放效率和效果； 2、激励增长：针对抖音极速版、今日头条极速版、番茄小说/畅听等激励类APP，使用因果推断、运筹优化等技术，设计并优化各类激励任务的数值策略，提升激励效果，优化营销资金效率； 3、电商增长：负责中国区电商的个性化营销策略优化，通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为电商用户提供更精准的个性化补贴； 4、跨端联动：围绕字节跳动的APP矩阵和流量池，结合推荐、内容生成、激励等手段，设计合理的跨端联动导量方案，在合适的时机将合适的用户引导到合适的APP上，满足用户的不同需求，为字节跳动系整体带来增长； 5、智能引擎：搭建智能增长算法高效落地的工程引擎，设计开发相关的工具和平台，支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转。

团队介绍：增长智能是字节跳动用户增长中台的算法技术团队，通过智能算法技术帮助各业务优化增长效率，为业务的持续高速增长提供有力支撑。我们支持了包括抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、电商等字节核心业务，围绕投放获客、激励补贴、跨端联动、SEO等增长手段，利用机器学习、因果推断、运筹优化、AIGC等算法技术，帮助业务高效达成拉新拉活、提收变现、业务渗透等增长目标。 团队主要工作包括： 1、投放增长：通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法，结合个性化出价、实时流量优选等手段，实现对全网超过十亿用户的精准触达，帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户，并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产，提升投放效率和效果； 2、激励增长：针对抖音极速版、头条极速版、番茄小说/畅听等激励类App，使用因果推断、运筹优化等技术，设计并优化各类激励任务的数值策略，提升激励效果，优化营销资金效率； 3、电商增长：负责中国区电商的个性化营销策略优化，通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为电商用户提供更精准的个性化补贴； 4、跨端联动：围绕字节跳动的App矩阵和流量池，结合推荐、内容生成、激励等手段，设计合理的跨端联动导量方案，在合适的时机将合适的用户引导到合适的App上，满足用户的不同需求，为字节系整体带来增长； 5、智能引擎：搭建智能增长算法高效落地的工程引擎，设计开发相关的工具和平台，支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转； 团队由来自不同背景的优秀同学组成，不仅有具备深厚理论基础和丰富行业实践经验的老水手 (包括因果推断领域的统计学博士、来自国内外知名大厂的前员工、推荐/广告/搜索算法领域的大牛、长期深耕字节增长技术演进的专家等)，也有许多年轻高潜、成长迅速的superstar。团队技术氛围良好，既有充分的自由度进行前沿技术探索，又有大规模的业务场景进行落地验证，团队近年已有一些成果发表在KDD/ICML/AISTATS/JASA等顶会、期刊上。团队整体核心业务稳定，创新场景丰富，成长空间巨大，亟待更多优秀的同学加入做更多有挑战的事！

1、参与大规模的短视频推荐和补贴裂变等业务的模型策略优化，提升用户消费体验（如时长、点击率、互动）和用户留存率、DAU等核心指标； 2、参与机器学习，如深度学习、因果推断领域的技术研发工作，包括但不限于DNN模型优化、因果推断模型、迁移学习、元学习、强化学习和图模型等的算法和系统研发等； 3、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供技术优化和落地建议。

1. 负责soul业务算法的优化工作，包括广告投放、push等业务场景的召回、模型的迭代开发升级。 2. 具有良好的业务分析能力，能进行数据分析、洞察、建模、上线等工作； 3. 紧跟工业界的前沿技术、结合实际的业务场景进行算法开发、落地；