新浪微博广告算法专家
社招全职7年以上新浪&微博地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 教育与经验 l 计算机、人工智能、统计、数学等专业硕士及以上学历,博士优先。 l 7 年以上广告算法或相关领域经验,深入理解广告投放全链路,熟悉主 流在线广告平台技术架构与模型结构。 2. 技术能力 l 精通机器学习、深度学习、强化学习在广告投放优化中的应用。 l 有大模型(LLM、多模态)在广告或推荐系统中应用的实际落地经验。 l 熟悉联盟广告投放链路,包括竞价、预算分配、跨平台效果归因等。 l 精通Python/Java/C++等至少一种编程语言,熟悉Flink/Spark/Hadoop 等大数据平台。 l 熟悉A/B 测试体系与效果评估指标。 3. 业务与数据理解 l …
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工作职责
1. 业务与效果驱动深入理解广告业务目标与变现模式,将业务需求转化为可落地的算法与 系统方案。 2.主导广告业务的整体效果优化,包括投放ROI 提升,站内外流量协同,以及用户体验优化等全链路优化工作。 3对广告业务关键指标进行持续监控,定位问题并快速制定改进方案。 4基于数据分析和建模,设计并迭代广告投放、竞价、预算分配等核心算 法模型和策略,持续提升投放效果,平衡短期收益与长期生态健康。 2. 技术前瞻与团队赋能 l 关注广告技术领域前沿趋势,并将前沿技术(如 AI 大模型、跨媒体联盟投放优化等)引入实际业务场景,持续提升广告系统的智能化水平。 l 带领或指导团队成员开展算法研发、实验设计及结果分析工作,提升整体技术能力与业务理解力。 3. 跨团队协作与项目落地 l 与产品、运营、工程等团队紧密合作,推动AI+广告技术方案快速落地 l 参与广告平台架构与策略体系的设计规划,提升整体投放效果与系统稳 定性。 l 主导跨部门项目,协调资源推动复杂系统按时上线,确保预期效果达成
包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
机器学习+
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Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
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Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
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Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
强化学习+
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Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
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This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
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Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
大模型+
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You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
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1、参与字节跳动信息流场景的广告变现优化,包括电商、本地生活、游戏、短剧等场景, 优化召回、粗排、精排、混排等子方向; 2、参与字节跳动广告场景的算法优化,针对场景设计和搭建商城变现全链路,包括排序模型全链路漏斗优化及策略迭代; 3、参与创新算法和机制的研发工作,包括大规模复杂模型结构的设计优化、电商全域推广(推广搜流量协同)算法优化,极致提升广告变现效率。
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社招8年以上研发类
1、负责广告/应用分发/游戏分发/小视频推荐等业务的推荐算法工作,提升广告收入和用户体验; 2、负责推荐算法召回、粗排、精排、ocpx、机制策略等的研发和探索; 3、探索海量数据下的数据挖掘和建模方法,探索复杂推荐问题的系统设计方法。
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1. 负责RTA/DSP广告算法系统的算法设计和开发,如召回、ctr/cvr预估、LTV预估、自动化出价等方向的策略设计和模型优化工作,通过算法策略优化持续提升广告投放效率。 2. 和各个业务的产品、运营、技术协同,深入理解业务特点,并通过算法策略的设计和优化解决业务问题。 3. 跟踪业界前沿技术和业务发展,将前沿技术和业务场景相结合,持续通过技术探索和创新,支撑业务发展。
更新于 2024-12-26上海