高德地图高德-Java开发工程师（广告方向）-信息工程专项
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 等开发框架，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…
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。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
1、独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度； 4、在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。