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快手联盟广告算法工程师-【海外商业化】

社招全职D11917地点:北京状态:招聘

任职要求


1、扎实的编码能力,熟练掌握C/C++/Python,熟悉HiveSpark等大数据处理工具,有良好的工程实现能力;
2、掌握主流机器学习与推荐/广告算法,对定价、点击转化预估模型等方向有深入理解;
3、具备良好的问题分析能力和系统性思维,能从复杂的数据中提炼有效信号并形成闭环优化;
4、有联盟广告、RTB广告、DSP/SSP系统、推荐系统、广告竞价策略、流量分发等经验者优先。
加分项:
1、有ACM、Kaggle等国内外顶级赛事冠军者优先;
2、有KDD、WWW、SIGIR等广告&推荐顶会发表文章者优先;
3、有生成式推荐大模型的落地经验者优先。

工作职责


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。
包括英文材料
C+
C+++
Python+
Hive+
Spark+
机器学习+
算法+
推荐系统+
Kaggle+
大模型+
相关职位

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社招D11916

1、负责优化快手联盟广告的全链路策略,包括流量承接策略,召粗精漏斗策略,售卖机制及调价策略,媒体报价系统策略等等; 2、负责各行业的针对性算法优化。包括冷启动/防掉量策略,行业生态策略,行业客户策略等等; 3、研究和利用强化学习,Uplift建模,最优化算法等等技术,提升快手联盟广告投放效果。

更新于 2025-03-05
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社招D11916

1、负责优化快手联盟广告召回/粗排/精排模型,包括CTR、CVR、LTV/GMV预估、流量价值预估,竞胜率预估等深度学习模型的建模和优化; 2、通过大规模深度学习模型结构优化、多媒体内容理解和特征体系迭代,提高广告匹配精准度; 3、研究和应用模型的LTR,MTL,用户兴趣建模,冷启动,迁移学习,Label延迟回传建模等技术,提升快手联盟广告投放效果。

更新于 2025-03-05
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社招A123237

1、负责优化穿山甲联盟广告细分行业的变现效率,比如:电商、网络服务、教育、金融等等; 2、站在行业客户角度,垂直审视广告投放系统各个阶段存在的疑难问题,进行投放策略、模型算法的优化; 3、针对各个行业深度转化链路的差异,优化稀疏样本条件下的深度行为预估模型和出价策略,提升客户的行业后端效果; 4、针对联盟流量异构和人群差异的问题,采用联邦学习或者私有建模的数据闭环方案,设计和优化人群泛化算法,最大化行业客户价值; 5、深入分析行业投放问题,提供冷启动、稳定性、行业生态等长期问题的解决方案。

更新于 2024-01-24
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社招A223912

1、负责优化穿山甲联盟广告细分行业的变现效率,比如:电商、网络服务、教育、金融等等; 2、站在行业客户角度,垂直审视广告投放系统各个阶段存在的疑难问题,进行投放策略、模型算法的优化; 3、针对各个行业深度转化链路的差异,优化稀疏样本条件下的深度行为预估模型和出价策略,提升客户的行业后端效果; 4、针对联盟流量异构和人群差异的问题,采用联邦学习或者私有建模的数据闭环方案,设计和优化人群泛化算法,最大化行业客户价值; 5、深入分析行业投放问题,提供冷启动、稳定性、行业生态等长期问题的解决方案。

更新于 2024-01-24