字节跳动广告算法工程师-Ranking
任职要求
1、本科及以上学历，具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，熟悉主流深度学习编程框架； 2、对以下至少一个领域有深入理解：深度学习和统计机器学习、计算经济学、博弈论、运筹学； 3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的业务问题充满激情； 4、加分项：在搜广推场景有丰富的深度模型/大模型实践经验，或者客户生态/网盟竞价相关经验。
工作职责
我们作为穿山甲广告Ranking团队，团队使命是充分结合网盟场景，夯实基础算法和机制策略能力，同时面向未来，基于大模型等新技术重塑投放链路，不断突破广告变现效率天花板；base北京/上海/杭州。 1、提升投放链路效率，包括算力/召回/粗排/精排/Calibration以及漏斗一致性框架等全链路优化； 2、夯实海量数据下的基础算法能力，包括超长序列/大规模图网络/大规模异构场景建模等； 3、创新应用和前沿算法落地，包括LLM based Recsys、强化学习出价竞价等； 4、持续提升投放生态水平，提供冷启动/稳定性等长期问题的产品化解决方案； 5、针对nobid/托管预算等自动化投放场景，利用模型/运筹优化不断提升跑量和前后端ROI。
1、负责字节跳动本地与线索行业的算法优化工作，包括召回、粗排、精排、混排等整个Ranking漏斗的模型优化； 2、从线索与本地业务出发，进行场景差异性建模，提升整体变现效率； 3、利用大规模机器学习算法对用户实时兴趣进行建模，提升转化效率； 4、利用NLP等技术进行多模态、图文内容理解、直播内容理解等建模优化，应用于整个Ranking链路，提高变现效率。
1、参与抖音产品的广告全场景、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。
我们作为穿山甲广告Ranking团队，团队使命是充分结合网盟场景，夯实基础算法和机制策略能力，同时面向未来，基于大模型等新技术重塑投放链路，不断突破广告变现效率天花板；base北京/上海/杭州。 1、提升投放链路效率，包括算力/召回/粗排/精排/Calibration以及漏斗一致性框架等全链路优化； 2、夯实海量数据下的基础算法能力，包括超长序列/大规模图网络/大规模异构场景建模等； 3、创新应用和前沿算法落地，包括LLM based Recsys、强化学习出价竞价等； 4、持续提升投放生态水平，提供冷启动/稳定性等长期问题的产品化解决方案； 5、针对nobid/托管预算等自动化投放场景，利用模型/运筹优化不断提升跑量和前后端ROI。
1、负责字节跳动搜索广告算法优化工作，包括召回、粗排、精排、混排等整个ranking漏斗的模型优化； 2、利用NLP等技术进行多模态、图文内容理解、直播内容理解等建模优化，应用于整个搜广ranking链路，提高变现效率； 3、对深度学习算法、图神经网络算法和强化学习算法具备深厚功底，利用大规模机器学习算法行建模优化，提升转化效率； 4、针对搜索广告场景进行针对性特征建设和建模优化，提高搜广变现效率。