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高德地图高德-AI广告研发专家-信息工程团队-北京-信息工程专项

社招全职3年以上技术类-开发地点:北京状态:招聘

任职要求


1.计算机相关专业本科以上学历,5年以上大数据平台/分布式系统开发经验,扎实掌握数据结构多线程并发、分布式系统架构;
2.精通 Java 技术栈:Spring/SpringBoot/MyBatis开发框架JVM,MySQL(索引、事务);
3.精通离线和实时数据处理(如 Flink、Spark等),有平台应用经验,熟悉大数据生态(Kafka/HBase/Pai…
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工作职责


1. 参与面向亿级用户和千万级流量的广告平台/广告引擎的系统架构、核心功能开发、工程优化与稳定性保障;
2. 推动AI在广告系统中的深度应用,包括个性化投放、智能创意生成(AIGC)、内容审核与推荐等模块的工程实现和性能提升;
3. 主导高可靠、高精度的广告计费/结算子系统研发,确保交易链路的准确性、数据一致性与高并发处理能力;
4. 设计并持续优化广告流量反作弊、异常监测与风控体系,支持实时攻击防御与灰产行为识别,提升平台安全水平;
5. 联合算法团队推动广告CTR/CVR预估、用户行为建模、内容理解等模型上线、服务化部署及效果监控;
6. 构建高效稳定的广告数据流和特征管理系统,支持线上实时计算、批量数据处理、特征提取与回流;
7. 建设完备的系统监控、告警、日志、安全与自动化测试等工程支持体系,保障广告系统全链路高可用与可观测性;
8. 关注业界前沿技术和最佳实践,将创新方案转化为商业价值,积极参与跨团队协作推动项目落地。
包括英文材料
学历+
大数据+
分布式系统+
数据结构+
多线程+
Java+
Spring+
Spring Boot+
MyBatis+
开发框架+
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社招3年以上技术类-开发

1. 参与面向亿级用户和千万级流量的广告平台/广告引擎的系统架构、核心功能开发、工程优化与稳定性保障; 2. 推动AI在广告系统中的深度应用,包括个性化投放、智能创意生成(AIGC)、内容审核与推荐等模块的工程实现和性能提升; 3. 主导高可靠、高精度的广告计费/结算子系统研发,确保交易链路的准确性、数据一致性与高并发处理能力; 4. 设计并持续优化广告流量反作弊、异常监测与风控体系,支持实时攻击防御与灰产行为识别,提升平台安全水平; 5. 联合算法团队推动广告CTR/CVR预估、用户行为建模、内容理解等模型上线、服务化部署及效果监控; 6. 构建高效稳定的广告数据流和特征管理系统,支持线上实时计算、批量数据处理、特征提取与回流; 7. 建设完备的系统监控、告警、日志、安全与自动化测试等工程支持体系,保障广告系统全链路高可用与可观测性; 8. 关注业界前沿技术和最佳实践,将创新方案转化为商业价值,积极参与跨团队协作推动项目落地。

更新于 2026-04-03北京
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社招5年以上技术类-开发

1.负责信息业务供给、交易、搜索、广告、内容等核心业务系统的架构设计、优化及技术选型,保障系统高可扩展、高并发、高可用; 2.基于领域驱动设计(DDD)方法论,完成业务领域建模与业务架构设计,推动业务与技术的深度融合; 3.解决复杂技术难题,包括性能瓶颈、系统稳定性及安全性问题,主导架构规范的制定与落地; 4.跟踪前沿技术(如大模型、AI原生应用等),结合业务场景进行技术预研与创新,推动研发提效和流程优化; 5.协同业务、研发及数据等多团队,确保架构设计满足业务目标与长期技术规划。

更新于 2025-06-20北京
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社招

我们是淘天集团阿里妈妈工程平台团队,致力于打造面向搜推广场景及GenAI与AI Agent应用的AI Infra平台。团队服务于淘天电商广告核心业务,承担 广告模型超大规模Embedding表征学习和Sparse-Dense模型及Dense大模型(LLMs/Diffusion等)训练与推理,AI Infra研发和优化等关键职责,在高性能在线服务&训练平台(推荐系统/多模态大模型/大语言模型)、分布式系统(计算/存储/网络)、异构计算和AI编译优化(GPGPU/CPU)等课题上都具有业界前沿的挑战。 1. 负责超大规模Sparse-Dense模型(for 广告)和Dense大模型(for GenAI应用)的训练架构设计优化并推动生产落地。 2. 负责大规模异构硬件Training系统的计算性能与效率优化。 3. Algorithm-Training-Inference Co-Design,整体提升模型效率。

更新于 2025-06-17北京
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社招

我们是淘天集团阿里妈妈工程平台团队,致力于打造面向搜推广场景及AIGX应用的业界最强AI在线服务平台。团队服务于淘天电商核心业务,承担 广告模型超大规模特征工程和AI推理、LLM/Diffusion等大模型服务 的研发和优化等关键职责,在高性能在线服务(推荐系统/多模态大模型/大语言模型)、分布式系统(计算/存储/网络)、异构计算和AI编译优化(CPU/GPU/XPU)等课题上都具有业界最前沿的挑战。 1)负责超大规模生成式模型在线服务系统架构设计并推进落地; 2)负责大规模异构硬件系统inference在离线计算资源优化; 3)负责模型交付pipeline整体优化。

更新于 2025-06-17北京