字节跳动广告算法工程师-本地生活（Ranking方向）

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、负责本地生活类广告核心业务策略及机制的设计，提升流量变现效率，推动业务消耗规模增长； 2、优化到餐、到综、酒旅等重点行业客户营销推广效果，实现广告客户增长、留存与营销效率提升，客户差异化策略产品研发； 3、优化本地广告召回、CTR、CVR等召回排序核心模型，运用大规模深度学习技术提高模型预估准确度，提高流量分发效率。

1、负责本地生活广告全链路的投放效果优化，包括召回、粗排、精排、混排等相关模块的模型和策略优化； 2、负责广告主投放产品的迭代，包括出价产品，投放工具，营销能力等，持续提升广告主的投放效率和ROI； 3、深入本地生活广告的业务场景，通过推荐，广告，搜索的协同作用，在提升广告收入的同时，保证抖音、头条等产品的用户体验。

1、负责字节跳动本地与线索行业全域投放策略，围绕全域框架，提升客户投广带来的自然协同能力； 2、负责字节跳动本地与线索行业机制策略，比如线索获取/线索意向/到店等出价产品策略优化，通过满足广告主多场景下的预算表达诉求，长期提升平台收入； 3、负责字节跳动本地与线索行业商家投放体验优化，降低商家广告投放操作成本，提升商家投放生态体验； 4、负责字节跳动本地与线索行业商家场景化营销建设，通过优化货品/优惠券等方向，提升商家营销能力。