字节跳动广告算法工程师（Ranking方向）-本地生活
任职要求
1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 3、良好的沟通表达能力和团队精神； 4、具备推荐系统、计算广告相关领域或线索、本地业务有经验者优先。
工作职责
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。
1、负责字节跳动巨量千川短视频和直播场景的算法优化工作，包括召回、粗排、精排、混排等整个ranking漏斗的模型优化； 2、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； 3、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，应用于整个千川ranking链路，提高变现效率； 4、针对直播场景进行针对性建模优化，精准感知直播当前状态，提高直播变现效率。
1、负责字节跳动搜索广告算法优化工作，探索LLM和Ranking相结合，在生成式召回、LRM等方向深入探索，提高Ranking全漏斗的变现效率； 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。