哔哩哔哩广告模型算法实习生

1、参与快手商业化系统核心模型、机制、策略算法的研究及开发工作； 2、针对每天数亿网民 & 亿级广告库，参与研发业界领先的超大规模深度学习推荐模型，通过输入端、判别层、输出端建模优化，更精准地实现千人千面，包括但不限于 Meta learning、图学习、多模态建模、对比学习等前沿技术研究； 3、参与研发业界领先的广告智能投放平台，通过应用运筹优化、强化学习、联邦学习、CV & NLP（视频理解、生成）等前沿技术，提升广告主投放的长短期收益； 4、针对每天百亿流量 & 数十种差异化场景，参与设计、实现创新的拍卖机制和分配算法，运用博弈论、计算经济学、Uplift 建模 / 因果推断，参数模型化等技术和理论，探索给定资源约束下最大化流量和生态长短期价值的最佳机制策略实践。

1、参与亿级用户规模的广告点击模型和转化模型优化； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化方法等； 3、负责海量数据的分析和挖掘工作，构建用户画像模型，提升CTR、CVR； 4、调研前沿的深度学习、强化学习以及大模型技术，尝试在广告场景落地。

1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV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、图神经网络等的算法和系统提升预估效果； 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。

1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。