字节跳动增长算法工程师-广告投放
任职要求
1、具备强悍的编码能力，扎实的机器学习理论基础功底，具备良好的代码风格和文档编写能力； 2、能熟练使用hive/spark等大数据处理工具； 3、在搜索、推荐、广告等相关领域中有相…
工作职责
团队介绍：
广告投放是App用户增长的重要手段，字节营销中台为抖音、今日头条、番茄小说、懂车帝等字节跳动产品的广告对外投业务提供统一支持，助力集团实现用户规模持续增长和打造新的爆点应用。投放算法团队致力于打造高效智能的投放系统，通过因果推断、AIGC素材生产、投放运筹策略等前沿技术领域的探索和实现，优化业务获客跑量和投放效果。
1、多目标学习、因果推断、长期价值学习等方法对全网十亿用户建模，在广告主投放视角实现精准个性化出价和在线实时流量优选策略。优化抖音等产品在全渠道投放效果；
2、参与技术研究和创新，探索最新素材生产技术和应用场景，利用AIGC、多模态理解、素材元素拆解等技术生产优质视频、图片和文案素材，吸引更多不同的用户体验字节跳动的应用产品，优化投放获客规模；
3、对投放全链路进行优化，利用运筹学、强化学习等方法承接百万级在投计划的全托管投放平台，端到端算法自动投放系统，提升投放效果和效率。
1、负责快手用户增长广告RTB系统召回引擎、算法排序引擎的的研发和优化； 2、参与提升和完善百万级QPS、千万素材量级广告系统全链路的效率和稳定性建设，打造高可用、高性能、高迭代效率的广告在线投放系统； 3、构建面向高效率算法迭代的全图化引擎，提升算法迭代和系统优化效率； 4、理解用户增长广告投放业务&算法，从工程架构上支持业务&算法创新的落地。
1、深入快手支付业务场景，参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发，提升快手支付业务用户增长和平台营收； 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关，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，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发； 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据，结合支付业务约束和诉求，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升用户转化效率。
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。
-负责机器学习算法研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化推荐和个性化出价策略 -负责用户定向模型、算法研发，包括构建用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等 -负责物料挖掘算法研发，包括构建物料召回算法、排序算法、点击率预估模型等 -负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等