字节跳动广告算法高级工程师-GIP变现
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业出身，具备扎实的计算机基础； 2、具备优秀的编码能力，熟悉 C++/Python，拥有扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算中的一项或多项，有深度学习实战经验，有机器学习算法优化理论的研究经验； 4、具备优秀的分析、解决问题的能力，拥有良好的团队合作精神； 5、加分项：数据敏感度高，有策略/业务相关算法的优化经验，熟悉广告/推荐业务； 6、加分项：有国际顶级会议论文、有知名 GitHub 作品等公开成果、曾获 Kaggle/ACM 等算法比赛奖项等。
工作职责
团队介绍： GIP 全称 General Information Platform（通用信息平台），包含今日头条、西瓜视频、番茄小说等一系列产品。业务层面上，GIP变现依托各端特色业务场景，提供差异化流量变现的技术能力，为各端的广告收入/用户体验负责，为字节跳动非抖产品矩阵带来长期可持续的商业化变现空间。技术层面上，GIP变现深耕人工智能/机器学习/广告算法等领域，主要负责广告投中算法优化，包含模型、出价、投放策略等内容的实现、优化与前沿技术探索。 职责描述： 1、参与今日头条/西瓜视频/番茄小说等产品的广告全场景、全链路优化，包括召回/粗排/精排/混排各模块的整体优化，构建业界领先的下一代广告投放系统； 2、在超大规模在线深度学习框架下，结合前沿技术，持续优化 CTR/CVR/DeepCVR 模型精度，持续提升预估能力天花板； 3、在海量广告候选下，进行召回/粗排模型及链路优化，结合服务/素材等不同投放标的，不断优化链路漏斗效率； 4、参与混排/长期价值建模/人群转化渗透/用户体验等业务策略前沿探索，促进各端的全面提收； 5、深入原生/激励/新样式互动等特色业务场景，设计并落地模型、策略一体化方案，推进业务全面快速发展。
1、负责应用市场、游戏中心和智慧服务等场景的搜索推荐广告算法模型的迭代，降低预估偏差，提升模型效果； 2、负责搜索推荐策略迭代，包括但不限于召回、排序、重排和混排。参与机器学习引擎和特征引擎的研发，提升训练、推理和样本的性能，降低相关成本； 3、参与特征平台和模型平台的产品规划设计，推动机器学习平台使用体验提升，赋能算法模型迭代效率提升。
我们寻找熟练掌握机器学习、深度学习、强化学习、Graph Embedding，图像&NLP技术，运筹学，经济学和博弈论等相关知识，有扎实的搜索推荐广告等相关算法技术背景，对技术推动业务发展抱有极大的热情，勇于挑战各种实际应用难题，具有聪明、乐观、皮实、自省、追求卓越的候选人，来阿里国际-智能技术-Lazada 广告技术团队和我们一起乘风破浪吧。 1.基于Lazada的海量用户和商家数据，探索使用深度学习，强化学习，Graph Embedding，迁移学习，知识图谱等前沿技术来解决广告业务所面临的多国家多语言场景，大规模异构数据的挑战，将前沿技术在广告业务上落地，用技术推到业务高速发展。 2.负责广告系统的核心召回、排序、竞价机制算法持续迭代优化，提升广告业务的核心指标，帮助Lazada广告业务高速增长。
1. 负责菜鸟商业化算法研发落地工作； 2. 从召回、预估、流量机制、广告出价等角度，探索自建OCPX算法能力； 3. 通过召回算法、预估模型、出价与预算调控算法、营销算法等方向的算法迭代，助力广告营收增长；
我们是AliExpress广告算法团队，该岗位负责AE搜索广告的NLP&相关性、用户体验优化，包括并不限于： 1. 设计和优化搜索广告相关性下的Query理解、类目预测、深度语义相关性、商品理解、实体匹配等方向 2. 对比学习、表征学习、蒸馏学习在语义理解、类目预测、相关性判别等领域的应用和创新 3. 设计合理的全链路管控与供给策略，保证消费者体验、广告主投放效果、平台营收的良好平衡 4. LLM、MLLM在上述方向的全面应用与优化 5. 建立合理的相关性评测方法，进行数据挖掘，迭代数据标注任务，积累电商领域知识数据资产