快手广告算法工程师-【海外算法中心】
任职要求
1、具备扎实的广告算法优化经验，有召回、排序、模型优化等相关工作经历，能独立负责算法模块的迭代与落地，有海外广告算法相关经验者优先； 2、编程能力突出，熟练掌握Python/C++/Go等至少一种编程语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备扎实的算法与数据结构功底，…
工作职责
1、负责广告算法全链路优化，聚焦模型优化工作，深耕召回、粗排、精排等核心模块的模型迭代与效果提升，解决大规模场景下的模型性能与效果平衡问题，支撑海外广告业务高效运转； 2、负责广告策略优化，重点深耕出价策略迭代，探索强化学习、生成式出价等技术在海外广告场景的落地，优化广告主ROI与平台收益的动态平衡，提升广告投放效率； 3、负责行业优化相关算法研发，聚焦深度转化建模，攻克延迟转化、样本稀疏等行业痛点，适配海外不同行业广告的投放需求，助力行业广告变现效率提升； 4、负责流量优化工作，优化混排策略与流量分配机制，平衡广告变现效率与用户体验，提升全域流量的商业化价值，适配海外多区域、多场景的流量特性。
团队负责海外广告算法优化，在生成式出价、推荐大模型、强化学习、拍卖机制等诸多领域有深入研究，在WWW、ICML、CIKM、WSDM等顶会有多篇论文发表，团队成员将有机会参与快手海外广告系统的算法研发与策略优化，涵盖分发链路、算法出价、流量策略、拍卖机制等关键领域，服务全球开发者和广告主，驱动广告业务增长。 1、设计并优化广告流量的匹配效率，结合大模型、生成式推荐GR等先进技术，构建高效语义压缩和长序列建模，优化召回、粗排、精排、混排、端排等模块，提升平台收益与开发者体验之间的平衡； 2、研发适用于海外广告生态的流量策略机制，采用自动寻参、黑盒优化、强化学习、uplift建模等技术提升流量分配效率，提升用户体验同时优化用户长期价值； 3、探索算法出价策略，推进AIGB、生成式出价、出价大模型等先进出价技术落地，优化出价产品效率和体验，牵引B端客户预算增长，实现B端和C端、平台三方整体效益的最优； 4、探索LLM在广告生态的价值，通过LLM的世界知识和推理能力解决广告投放链路中的效率问题。通过技术升级提升全平台投放效率和效益。
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。
1、负责联盟广告的召回、排序系统设计； 2、设计合理的策略调度框架，提升迭代效率；设计高性能框架，降低资源成本； 3、优化合理的算力引擎，构建千亿流量，百万qps的高吞吐架构。
1.负责智能投放系统的技术研究与落地。结合LLM、上下文工程、多智能体系统等前沿技术构建新一代的自适应投放决策框架，赋予系统自主理解、决策、执行的能力，实现跨平台、全自动的智能投放； 2.负责广告召回与排序系统的迭代优化，支撑每日千亿级请求。探索并应用生成式召回与排序 (Generative Retrieval/Ranking)、文本语义理解、图神经网络、多模态召回等前沿召回范式，并优化个性化排序机制，实现用户意图的精准捕捉与高效匹配； 3.负责外投广告核心模型体系构建。运用深度学习、因果推断、多模态等技术，持续优化pCVR/pLTV/pΔLTV/pCTR等关键预估模型，攻坚延迟转化归因、多目标融合等业界难题，打造行业先进的模型预测能力； 4.主导RTA实时出价与报价策略升级。运用强化学习、规划求解、生成式出价、博弈论等技术，突破海量场景下的竞价效率瓶颈，实现平台、用户与广告主多方目标的动态平衡，显著提升广告投放ROI。