阿里巴巴阿里妈妈-广告算法（投放/出价/红包/托管/决策/因果推断）-北京

广告智能投放是业界大势所趋，也是做大蛋糕、实现广告主和广告平台双赢的关键。 智能广告平台团队负责阿里妈妈核心广告产品万相台无界版（整合直通车广告、展示广告、全站推等核心产品）、新享&托管（权益&广告联合营销）等的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。我们通过挖掘广告主多元需求（定义问题）、升级智能投放能力提升投放效果、带动广告预算增长。为分好蛋糕，我们还设计合理广告机制，用“上帝之手”激励广告生态参与方，朝着广告平台的目标方向达成好的博弈均衡。 技术上，我们用AI Agents对各生态参与方做深度优化，包括基于大模型、生成算法、强化学习的出价Agent、基于最优融合的搜推广多目标优化的平均Agent、基于大模型的广告营销Copilot等。 超大业务体量和丰富商业场景，使得我们在大模型、生成式模型、强化学习、深度学习、机制设计等领域有大量发挥空间和试错机会。同时在业务上的超一线站位，提供了大量参与业务顶层设计的机会，让我们在“挖掘有价值&有挑战新问题、驱动产品技术创新等”方面有得天独厚优势 负责的事情 预估模型：利用深度模型&生成式&大模型，进行销量建模并实现周期成交量的精准预测。并通过Uplift建模红包&广告的增量效果。 权益与广告的智能调控：实时动态调整消费者红包权益的面额与付费广告流量预算，精准匹配目标人群，最大化释放商品的成交潜力，助力生意规模的强力跃升。 叠加红包的广告出价：结合红包权益增量成交与成本，优化广告出价算法。 红包的全域智能发放：运用因果推断、Uplift建模等算法，实现红包的智能精准发放。 智能Agents：建设选品、推荐、诊断等营销Agents。 岗位职责 ● 利用深度学习、强化学习、因果推断等技术对核心算法（如成效预估、智能调控、广告出价、权益发放、智能agents等）进行极致优化，不断提升托管交付能力、商家效果、消费者体验。 ● 利用策略和模型等算法，从选品、留存、商家分层优化、产品机制、经营诊断等全链路优化，并持续改进新品/新客/全域托管产品，助力业务快速成长。 ● 从投放体验和健康生态、长期可持续的广告业务等方面，探索新的商业化变现技术和商业产品设计，提出行业创新性解决方案，推动商业化算法变革

职位描述： 在大麦国际，每一场演唱会、音乐节、话剧都是一次全球粉丝的集体奔赴。作为领先的国际化演出票务平台，我们不仅连接千万用户与顶级IP，更在高并发抢票、精准流量分发、智能营销触达、全球化用户增长等场景中面临极具挑战的算法问题。 我们正在寻找对计算广告、用户增长、智能营销有深刻理解的算法人才，共同构建面向演出票务场景的下一代智能营销引擎。你将深度参与： ● 稀缺票务资源的智能分发与广告协同机制设计； ● 基于粉丝行为的跨渠道精准投放与 ROI 最大化； ● 高波动流量下的实时出价与预算调控系统； ● 全球化用户增长模型与本地化营销策略生成。 在这里，你的算法将直接影响全球顶流演出的购票体验与商业效率。 岗位职责： ● 构建演出票务场景下的广告效果预估模型（如 CTR/CVR/pGMV），融合用户兴趣、演出热度、地域偏好、社交关系等多维特征，提升广告转化效率； ● 设计智能出价与预算分配算法，在抢票高峰、公售/预售等不同阶段动态调控广告投放策略，平衡曝光、转化与成本； ● 开发权益与广告联合营销机制，建设权益工具，结合因果推断（Uplift Modeling）实现增量成交最大化； ● 构建全球化用户增长模型，针对不同国家/地区用户行为差异，优化拉新、激活、复购全链路策略； ● 探索大模型 + Agent 在票务营销中的应用 ● 与产品、运营、工程团队紧密协作，将算法能力产品化，驱动商业化收入与用户规模双增长。

-负责机器学习算法研发，为百度APP产品提供增长算法策略支持，为增长各个环节提供个性化推荐和个性化出价策略 -负责用户定向模型、算法研发，包括构建用户活跃度模型、用户价值模型、用户兴趣模型等 -负责物料挖掘算法研发，包括构建物料召回算法、排序算法、点击率预估模型等 -负责激励&活动算法研发，包括人群、发放、提现算法等

我们是淘天集团-淘宝用户算法团队，专注于外投广告算法、商品推荐算法、权益算法、消息推荐算法，为淘宝用户带来更优质的体验。核心职责包括： 1. 用户增量建模: 负责构建并持续迭代手淘的用户画像，构建用户维度的全网基础模型，持续升级迭代LT/LTV增量建模，提升模型预估准度。 2. 广告投放: 主导设计和优化渠道广告RTB/RTA投放策略，开发精准的用户增量来访及转化模型，包括用户理解、商品素材召回、CTR模型、CVR模型等核心算法。 3. 出价机制：包括shading、pacing、因果推断uplift建模、多目标出价建模等，实现对竞价策略的全面优化。 4. AIGC驱动的广告素材理解及生成：运用AIGC技术，自动化生成并优化外投广告素材，结合用户画像与个性化推荐模型，实现更具吸引力的创意生成，构建多模态的素材特征，提高素材与目标用户的匹配度，提升广告预估效果。 5. 前沿技术应用：通过序列建模、迁移学习、图模型、多目标建模等先进技术，提升算法的效率和准确性，驱动算法模型的持续创新与优化。