logo of amap

高德地图高德-Java开发工程师(广告方向)-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…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录

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+
还有更多 •••
相关职位

logo of bytedance
社招A76900

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。

更新于 2024-02-01北京
logo of bytedance
社招A24954

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。

更新于 2024-02-01珠海
logo of bytedance
社招A23152A

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。

更新于 2024-02-01上海
logo of bytedance
社招A158080

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。

更新于 2023-09-04珠海