富途用户增长算法工程师(广告外投方向)
任职要求
1、本科及以上学历,计算机、人工智能、金融工程等相关专业优先2、1年以上广告投放优化或AIGC算法经验3、熟悉常见机器学习算法、LLM和扩散模型相关的生成算法,在用户增长、广告领域有丰富应用实战经验者优先4、具备扎实的算法基础和优秀的编程能力,熟悉 Linux 开发环境,掌握 Python/Go至少一门语言5、具备大规模数据处理和工程化能力,熟悉 Hive、Spark、Kafka、HBase 等大数据技术者优先6、优秀的逻辑思维能力和数据分析能力,有良好的算法、产品和业务sense
工作职责
1、负责广告主视角下的广告投放优化,参与自动化投放、智能回传和实时竞价引擎研发,持续升级素材优选、人群定向、智能出价和预算调控算法,提升广告投放效率2、负责AIGC营销素材生成算法研发,建设领域和任务适应的营销文案、图片和视频素材生成模型,赋能市场和设计部门提升素材生产效率和投放效果3、负责构建用户价值预估模型,包括uplift增量价值预估、浅层到深层行为预估模型等,极致提升模型预估准确度,带动提升外投增量价值和长期价值
社区推荐: 1、负责推荐技术的落地;实现个性化推荐,分发策略,用户理解,内容理解等方向的技术突破; 2、沉淀社区推荐技术,并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题,并将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐,提升海量用户体验,Inspire Life; 3、与各部门(包括并不限于产品,基础技术等)的同事一起深入交流合作,共同迭代和优化社区信息流推荐产品。 广告推荐: 1、负责广告系统核心算法研发,包括展示&搜索CTR/CVR模型、流量策略、出价策略、广告主自动化投放算法; 2、优化商家投放体验,包括冷启动、投放稳定性、新客留存等方向,不断引入更多商家预算; 3、优化广告召回、出价策略、排序模型等算法模块,增强电商广告流量匹配效率。 电商推荐: 1、参与交易个性化推荐技术的优化,通过深度学习、迁移学习、跨域表征、多任务学习等技术提升分发匹配的效率,让每个用户可以快速准确的发现好货; 2、能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题,将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐,提升海量用户的交易与浏览体验; 3、基于电商交易业务,进行模型和算法创新,与各部门(包括并不限于产品,业务中台等)的同事一起深入交流合作,打造业界领先的推荐算法。 增长推荐: 1、负责用户增长各环节的算法策略研发,通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果; 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发,持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率; 3、负责广告投放算法工作,通过个性化预估模型和运筹优化等算法,实现对用户的精准触达和出价,提升广告投放效率; 4、负责用户消息触达等相关算法工作,通过推送等触达提升用户规模。
社区推荐: 1、负责推荐技术的落地;实现个性化推荐,分发策略,用户理解,内容理解等方向的技术突破; 2、沉淀社区推荐技术,并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题,并将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐,提升海量用户体验,Inspire Life; 3、与各部门(包括并不限于产品,基础技术等)的同事一起深入交流合作,共同迭代和优化社区信息流推荐产品。 广告推荐: 1、负责广告系统核心算法研发,包括展示&搜索CTR/CVR模型、流量策略、出价策略、广告主自动化投放算法; 2、优化商家投放体验,包括冷启动、投放稳定性、新客留存等方向,不断引入更多商家预算; 3、优化广告召回、出价策略、排序模型等算法模块,增强电商广告流量匹配效率。 电商推荐: 1、参与交易个性化推荐技术的优化,通过深度学习、迁移学习、跨域表征、多任务学习等技术提升分发匹配的效率,让每个用户可以快速准确的发现好货; 2、能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题,将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐,提升海量用户的交易与浏览体验; 3、基于电商交易业务,进行模型和算法创新,与各部门(包括并不限于产品,业务中台等)的同事一起深入交流合作,打造业界领先的推荐算法。 增长推荐: 1、负责用户增长各环节的算法策略研发,通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果; 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发,持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率; 3、负责广告投放算法工作,通过个性化预估模型和运筹优化等算法,实现对用户的精准触达和出价,提升广告投放效率; 4、负责用户消息触达等相关算法工作,通过推送等触达提升用户规模。
1、负责用户增长各环节的算法策略研发,通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果; 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发,持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率; 3、负责广告投放算法工作,通过个性化预估模型和运筹优化等算法,实现对用户的精准触达和出价,提升广告投放效率; 4、负责用户消息触达等相关算法工作,通过推送等触达提升用户规模。