百度广告算法技术Leader（J83139）
任职要求
-有直播电商广告算法经验优先，熟悉业界内容电商玩法 -具备大规模推荐系统的算法经验(算法设计和实现)，具备良好的团队合作精神，较强的沟通和协同能力，具备良好的技术领导能力 -计算机或相关专业本科及以上学历 -熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，并具备4年及以上实际工作经验 -熟悉C++、python语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 -优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情
工作职责
-百度闭环电商是百度基于自身平台优势推出的兴趣电商业务，为电商客户提供长效经营推广能力、为用户提供视频/直播推荐等内容电商服务。广告技术方向包括商品&主播推荐召回/CTCVR建模/GMV预估/出价机制/智能投放策略/NLP/AIGC等深度学习方向。明星业务，发展迅猛，机不可失，先到先得 -基于大规模用户行为，以广告收入业务效果为目标，负责在线广告检索系统和投放产品的核心技术创新与算法优化。 -应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在电商商业价值 -深入了解电商行业变现玩法，打磨优化内容电商变现策略 -作为技术Leader，带领梯队完成广告收入业务目标
-百度闭环电商是百度基于自身平台优势推出的兴趣电商业务，为电商客户提供长效经营推广能力、为用户提供视频/直播推荐等内容电商服务。广告技术方向包括商品&主播推荐召回/CTCVR建模/GMV预估/出价机制/智能投放策略/NLP/AIGC等深度学习方向。明星业务，发展迅猛，机不可失，先到先得 -基于大规模用户行为，以广告收入业务效果为目标，负责在线广告检索系统和投放产品的核心技术创新与算法优化。 -应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在电商商业价值 -深入了解电商行业变现玩法，打磨优化内容电商变现策略 -作为技术Leader，带领梯队完成广告收入业务目标
-基于大规模用户行为，以广告收入业务效果为目标，负责广告竞价系统的核心技术创新与算法优化 -负责竞价广告生态下，客户侧投放优化，洞察行业玩法，建设产品能力，满足广告主差异化诉求 -建立最优的竞价算法策略模型，孵化产品化的解决方案，深入长期的深度转化目标效果提升 -深度挖掘媒体场景、流量信号、用户标签等，持续迭代人群模型和出价策略，降低客户投放成本 -负责从广告系统收益视角，全流程分析并优化检索、排序、拍卖机制等环节，提升商业产品变现能力
负责58招聘平台的运筹优化算法架构研发及优化工作： 1. 基于招聘的双边业务特性，结合运筹学、经济学算法，探索及落地招聘资源调度分配策略，实现精细化资源分发，提双边用户体验，促进业务增长； 2. 负责供需策略算法框架的创新与业务落地，驱动58招聘产品矩阵的供给效率优化，建立回归/分类等相关性与因果性机器学习模型，与多业务目标的统筹规划算法框架 3. 针对招聘业务，放眼长远发展增长，调研并设计相关产品机制，包括个性化运营机制、定价策略等，实现多方共赢； 4. 参与运筹优化算法的技术团队建设，指导团队成员进行子系统的设计研发，兼顾团队的业务贡献和个人成长。
1、开发和迭代CTR预估模型和竞价策略，提升用户增长广告投放点击率、转化率、ROI等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等算法和系统提升预估效果； 3、通过召回排序等推荐算法，改善增长广告用户在快手的产品体验。