希音高级算法工程师（广告投放）
任职要求
1、计算机相关专业本科及以上学历，研究生优先； 2、工作3年以上，有搜广推算法经验，精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法； 3、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟…
工作职责
1、支持广告外投的算法工作，能独立负责人货匹配、选品、词投放、出价等模块的技术规划和模型开发； 2、承接渠道营销的算法提效，能持续优化push等渠道的内容推荐、择时、频次控制等能力； 3、主动深入业务，基于业务理解制定科学合理的算法方案，并持续探索广告/营销的价值增长点； 4、跟踪同行广告/营销领域的技术趋势，了解竞品产品和技术动态，能催化团队技术进步。
1.负责拼多多广告投放系统的CTR、CVR模型，持续迭代和优化模型效果。 2.利用多目标、序列模型等前沿算法，有效提高排序模型的精度，从而优化业务效果。 3.设计和优化LTR，Rerank等策略模型，持续提升效果指标。 4.深入理解用户在拼多多的各类行为，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地。
1、负责电商流量策略相关算法的落地和优化，包括但不限于新品冷启、爆款打造等，与运营、产品、分析等团队深度合作，持续优化流量效率和平台生态。 2、负责流量分配调控系统的建设，与产品协作将算法能力平台化。
-负责广告召回算法的优化设计、推进及落地，重点突破向量召回（如双塔模型、图嵌入、多模态向量化）与生成式召回（基于Seq2Seq、Transformer、Diffusion等生成式模型的候选生成）的技术难点。 - 通过用户行为序列及广告信息，利用机器学习技术挖掘用户和广告的embeding表示、探索生成式模型在召回阶段的创新应用，如通过用户行为序列直接生成候选广告集合等； - 设计并协同算法工程团队实现大规模向量检索系统，融合ANN检索（如HNSW、Faiss）、量化压缩等技术，保障高并发低延迟的线上服务； - 构建端到端的召回实验体系，包括离线评估、AB测试、badcase分析，持续迭代模型与策略； - 与排序、多模态等团队紧密协作，完成投放链路一致性优化。
1、负责广告投放中定向、召回、粗排、精排、出价各个阶段模型和策略的改进，极致优化变现效率和客户体验； 2、利用业界最先进的手段，持续优化深度转化模型，极致提升LTV、付费率、留存率的预估准确度； 3、探索并落地联邦学习、多方计算等前沿技术，持续提升隐私保护环境下的广告投放效果； 4、深入了解行业痛点，利用策略和模型的手段，从广告主诉求视角出发，探索最新的商业变现技术和商业产品设计。