字节跳动广告算法工程师-Ads Core技术
任职要求
1、人工智能、计算机、数学、经济学相关专业优先； 2、生成式大模型/RL研究背景或在计算广告、机制设计、广告出价、强化学习方向有相关研究经验的同学优先； 3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python； 4、有扎实的机器学习基础，在顶级期刊会议上发表论文者优先； 5、有ACM奖牌，算法比赛获奖经历者优先； 6、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力。
工作职责
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 1、参与/负责业务广告排序算法优化，提升系统变现效率及客户体验； 2、负责大规模广告系统的全链路优化（召回/粗排/精排），持续提升系统变现效率； 3、充分感知客户反馈，通过全链路优化从根本提升客户体验，包括模型泛化/素材探索与利用/自动定向等。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍：自动化投放，是在客户给定的营销诉求约束和素材商品资产下，平台通过感知投放状态信息（state）对投放6 要素做实时决策（action），和投放系统交互获得效果反馈（reward），来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策，在素材/出价/创编/探索预算等均有落地，但仍有以下问题：1）对历史序列建模 不够；2）仅对未来短期做决策，缺乏未来长周期action planning，不是长期最优； 3）多 action 之间缺乏组合，带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时，平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要，目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构，但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主，限制了搜索空间和效果上限，效率比较低。随着生成式模型发展，生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势，因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式， 提升效果。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍： 自动化投放，是在客户给定的 营销诉求约束和素材商品资产下，平台通过感知投放状态信息（state）对投放6 要素做实时决策（action），和投放系统交互获得效果反馈（reward），来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策，在素材/出价/创编/探索预算等均有落地，但仍有以下问题：1）对历史序列建模 不够；2）仅对未来短期做决策，缺乏未来长周期action planning，不是长期最优； 3）多 action 之间缺乏组合，带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时，平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要，目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构，但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主，限制了搜索空间和效果上限，效率比较低。随着生成式模型发展，生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势，因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式，提升效果。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍：自动化投放，是在客户给定的营销诉求约束和素材商品资产下，平台通过感知投放状态信息（state）对投放6 要素做实时决策（action），和投放系统交互获得效果反馈（reward），来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策，在素材/出价/创编/探索预算等均有落地，但仍有以下问题：1）对历史序列建模 不够；2）仅对未来短期做决策，缺乏未来长周期action planning，不是长期最优； 3）多 action 之间缺乏组合，带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时，平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要，目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构，但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主，限制了搜索空间和效果上限，效率比较低。随着生成式模型发展，生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势，因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式， 提升效果。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍： 自动化投放，是在客户给定的 营销诉求约束和素材商品资产下，平台通过感知投放状态信息（state）对投放6 要素做实时决策（action），和投放系统交互获得效果反馈（reward），来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策，在素材/出价/创编/探索预算等均有落地，但仍有以下问题：1）对历史序列建模 不够；2）仅对未来短期做决策，缺乏未来长周期action planning，不是长期最优； 3）多 action 之间缺乏组合，带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时，平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要，目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构，但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主，限制了搜索空间和效果上限，效率比较低。随着生成式模型发展，生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势，因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式， 提升效果。