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/Paimon/StarRocks 等）； 4.具备复杂分布式系统架构设计及高并发、高可用系统优化经验，能主导性能瓶颈分析与调优； 5.优秀的数据分析、业务理解与沟通能力，主动解决挑战性问题； 6.强烈的自驱力、学习能力、团队协作精神及良好文档习惯。 加分项： 1.深入理解搜索/推荐/广告等分发系统业务与流程； 2.知识图谱、用户画像、索引工程或系统架构设计的深度实践经验。
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.主导亿级用户规模的高德个性化推荐场景优化，应用机器学习、深度学习、LLM以及AIGC技术，提升推荐结果的相关性、多样性和用户体验； 2.负责多入口多场景下的统一推荐算法优化，在召回、粗排、精排、混排等核心模块中，应用业界领先的算法和技术，实现多场景建模、跨场景知识迁移和端到端优化；针对用户行为序列建模、时空场景推荐等关键技术点，探索结合LBS数据特点的创新算法，攻克跨域行为融合、冷启动时空优化、动态供需匹配等业务难题，显著提升推荐效果的关键指标； 3.探索前沿技术方向，推动技术创新；研究并落地最新的推荐算法和技术方向，包括但不限于：大模型驱动的生成式推荐（如LLM-based推荐）；基于LLM的用户长短期兴趣建模与跨场景迁移学习；结合RAG的上下文感知推荐与个性化内容生成（AIGC）；时空建模与多模态融合推荐；强化学习（RL）在推荐系统中的实践与优化。
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