字节跳动广告算法架构工程师-Ads Infra

1、负责抖音集团广告投放系统核心服务的架构设计与实现； 2、负责广告建库、检索、定向、出价、拍卖等业务策略的工程实现，保障业务快速、稳定发展； 3、负责自动化投放、激励投放、全域投放等系统架构的构建，为多样化投放与营销诉求提供工程解决方案； 4、构建高性能、高可用的服务框架，承载高吞吐、低延迟的广告系统架构需求。

1、召回、粗排、精排架构，与算法团队合作，设计并实现包括：ANN召回算法架构、GPU召回算法架构等，解决海量候选场景下的广告排序问题。支撑亿级广告候选排序、优化模型分发速度、提升在线的推理性能、探索业内最新算法的工程落地等，助力业务指标增长； 2、预估与策略平台与架构，设计和实现模型部署和资源调度平台，提升模型资源利用率；设计和实现通用的排序策略框架，通过DSL、图化架构、图编译优化、行列存储数据结构等技术，落地高性能、易使用的排序策略框架，提升排序系统的迭代效率和性能； 3、算力调度平台与架构，设计并实现广告投放系统的延迟、降级、限流、算力分配的自动化、一体化平台和架构，提升广告系统的变现效率和系统稳定性； 4、排序业务工程，基于广告业务特点，设计并实现排序业务架构，包括排序近线系统、LLM模型推理框架、AIGC创意生成框架等。

1、负责100+B参数模型，1M序列长度的大规模分布式训练（DDP/F SDP/TP/SP/PP）和推理支持（RPC框架/VLLM/TRT）； 2、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化； 3、负责机器学习效率优化，包括但不限于： 量化、剪纸、压缩、蒸馏、特征选择、NAS、编译优化； 4、负责特殊机器学习范式的支持，例如强化学习、联邦学习、图学习、优化器等。

1、负责抖音集团广告算法服务（召回/粗排/精排/混排/创意与样式优选）的架构设计与实现，支撑亿级广告候选排序，优化模型分发速度，提升在线推理性能； 2、负责建设抖音集团广告算法服务的深度学习能力（深度模型实时训练/深度模型在线推理/深度模型召回），探索业界前沿算法的工程落地并助力业务可持续增长； 3、设计并实现高性能、高可用的排序策略框架，承载高吞吐、低延迟的广告系统架构需求； 4、设计并实现广告投放系统的延迟、降级、限流、算力分配的自动化、一体化平台与架构，提升广告系统的变现效率与稳定性。