字节跳动算法工程师-广告识别归因

广告度量与定向团队的使命是帮助品牌衡量和证明，具体渠道相对于其他媒体所能带来的真正的商业价值；优化广告定向人群，帮助广告主提升广告投放效果。 1、作为广告度量方向的工程师，致力于构建度量能力的基础设施，丰富的度量产品，以及提供科学方法论帮助客户提升广告效果； 2、负责开发高可靠性，高可扩展性的广告系统，与度量产品和业务团队合作，深度参与业务，技术视角推动产品突破，达成产品使命； 3、作为广告定向方向的工程师，设计以及建造大型数据处理架构，构建广告定向产品，应用机器学习模型理解用户兴趣，意图，从而撬动广告预算； 4、与产品经理合作，基于数据驱动和行业趋势定义定向产品策略，设计，优化，实现广告定向策略； 5、优化基础架构设计以及机器学习方法，维护在线，离线广告定向产品，提取，聚合，同步所有相关数据生成人群洞察，帮助广告主挖掘人口，地理位置，设备，兴趣特征实现更加精准的广告定向。

-负责百度广告转化质量预估模型的训练优化，以及在广告搜索系统中的应用 -负责百度广告转化数据算法研发工作，负责转化数据的清洗、归因、过滤、分级等核心算法 -负责基于转化数据，构建面向广告定向、模型、创意、机制等策略应用的数据挖掘及算法工作 -负责百度商业系统的风控策略及模型工作，通过表征学习、图模型、迁移学习、多任务学习、多模态融合等技术，提升风险发现效率，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在风险 -研究与探索数据挖掘和AIGC大模型等相关前沿技术在商业风控场景下的应用，切实解决业务痛点，维护百度品牌和广告主利益。结合商业风控的业务特点，进行模型和算法创新，打造业界领先的商业风控算法体系

我们是淘天集团淘宝用户算法团队，致力于通过外投广告、商品推荐、权益激励与消息触达等，全面提升淘宝用户的增长效率与长期价值。团队聚焦用户全生命周期管理，以算法驱动精细化运营，持续优化获客效率、增量GMV与用户LTV。 在权益策略场景中，传统模型面临选择性偏差、高噪声干扰、多场景异构等挑战，难以准确识别微弱增量信号。为此，我们正在构建下一代因果Transformer框架。 你将承担以下核心职责： 1. 增量建模与因果推断：深入解决观测数据中的选择偏差与时变混杂问题，基于淘天用户特征体系，提升权益效果的归因准确性； 2. 算法创新与模型研发：探索并设计基于因果推断Transformer的新型架构，设计提升微弱信号识别能力，推动CDUT等前沿模型落地；多场景协同建模：统一建模大促、日常、会员等多权益场景，实现跨场景知识迁移与泛化能力提升； 3. 前沿成果输出：在KDD、ICML、NeurIPS等顶级会议发表高水平论文，拓展因果推断与个性化营销领域的影响力； 4. 应用场景覆盖淘天多个权益体系，完成算法的线上应用及取得线上效果提升。 加入我们，你将参与最具挑战性的工业级因果推断课题，定义智能营销与用户增长的未来技术范式。

阿里资产技术团队负责建设全球领先的网络资产处置平台，承载司法拍卖、破产处置、珍品交易等多个市场体量巨大的业务，应对海量用户、巨量资金带来的复杂大型互联网系统架构。 1. 复杂场景下的智能算法构建： ○ 负责商品拍卖场景的搜索推荐系统优化，包括基于用户行为的长短期兴趣建模，设计多目标排序策略（精准推荐/惊喜度平衡），解决新品冷启动、多样性打散等业务难题； ○ 构建亿级商品知识体系，研发基于大模型的商品结构化分析、同品识别、属性纠错等多模态商品分析解决方案； ○ 开发基于时序特征的成交价与拍下率预测系统，提升拍卖定价策略的合理性。 2. 前沿算法探索和落地，LLM/GNN/多模态等前沿技术在搜推场景的应用落地，包括： ○ 基于用户意图理解的生成式推荐范式； ○ 图神经网络在异构图谱中的关系挖掘； ○ 基于大模型的知识增强的多模态商品表征。 3. 算法数据闭环建设： ○ 设计科学的效果评估体系，构建AB实验、因果推断与归因分析的全链路验证机制； ○ 推动算法成果转化为关键业务指标的提升（GMV/LTV/用户时长等）。 我们提供： ○ 参与核心系统的架构设计机会； ○ 行业领先的GPU算力集群与数据资源支持； ○ 与顶尖算法团队共同探索搜索推荐技术前沿领域的创新突破。