阿里巴巴阿里妈妈-广告算法工程师-直播商业化
任职要求
1. 计算机、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历； 2. 2年及以上工作经验，具备竞价广告相关算法研发经验，有头部互联网公司背景者优先； 3. 扎实的编程能力，熟练掌握 Pytorch/Tensorflow 中至少一类框架，具备良好的数据结构与算法基础； 4. 深入理解机器学习、深度学习原理，熟悉运筹优化、强化学习、拍卖机制、博弈等至少一个方向，并有成功落地经验； 5. 具备优秀的逻辑…
工作职责
1. 出价与流量调控：设计并实现超大规模在线广告实时竞价系统和实时出价算法，满足广告主多目标、多约束下的广告投放诉求； 2. 机制设计与运筹优化：将运筹优化、博弈论与深度学习深度融合，构建高效、公平、收益最优的拍卖分配机制； 3. 前沿技术落地应用：探索强化学习、大模型（LLM）、图学习等前沿AI技术在直播广告投放、创意、客户工具、营销科学等方向的创新应用； 4. 产品协同与业务驱动：与产品、工程、运营团队紧密协作，将算法能力转化为可落地的直播广告产品，支撑业务高速增长。
1.负责智能投放系统的技术研究与落地。结合LLM、上下文工程、多智能体系统等前沿技术构建新一代的自适应投放决策框架，赋予系统自主理解、决策、执行的能力，实现跨平台、全自动的智能投放； 2.负责广告召回与排序系统的迭代优化，支撑每日千亿级请求。探索并应用生成式召回与排序 (Generative Retrieval/Ranking)、文本语义理解、图神经网络、多模态召回等前沿召回范式，并优化个性化排序机制，实现用户意图的精准捕捉与高效匹配； 3.负责外投广告核心模型体系构建。运用深度学习、因果推断、多模态等技术，持续优化pCVR/pLTV/pΔLTV/pCTR等关键预估模型，攻坚延迟转化归因、多目标融合等业界难题，打造行业先进的模型预测能力； 4.主导RTA实时出价与报价策略升级。运用强化学习、规划求解、生成式出价、博弈论等技术，突破海量场景下的竞价效率瓶颈，实现平台、用户与广告主多方目标的动态平衡，显著提升广告投放ROI。
- 为广告业务的精细化投放提供算法支持，负责广告业务的数据挖掘以及机器学习的算法工作； - 包括但不限于画像建模、广告投放全链路竞价策略； - 优化的流量范围：包含但不限于爱奇艺、联盟相关流量。
1、参与点评广告外投算法体系搭建，基于大规模用户行为数据，优化在线广告策略与模型，提升用户增长规模和效率； 2、参与广告实时竞价策略的研究和实现，利用机器学习、强化学习、博弈策略、因果推断等技术提高海量投放场景的竞价效率； 3、参与大规模深度学习在用户/内容表征学习、向量化召回、CTR/CVR模型预估等的应用和创新，模型能力对标行业前沿； 4、参与多模态大模型等前沿技术的创新应用，基于上述技术持续优化广告创意质量。
团队介绍 负责下载/小程序、种草、品牌广告在小红书站内的投放优化，致力于打造一流的商业化系统链路、模型能力和机制策略； 工作职责：（满足以下任一即可） 1、负责广告召回模块中的架构演进、模型建设和策略设计； 2、负责广告精排模块中的CTR、CVR模型的深入优化及整体的特征体系建设，优化深转，优化广告主成本达成； 3、负责bidding策略优化与迭代，对出价建模和调控算法有深入了解，通过算法帮助客户提升广告投放效果，使客户达到营销效率最大化； 4、负责全链路中序列建模、蒸馏学习、级联模型及其他业界重点技术的突破； 5、负责库存预估和在线分配等算法的迭代优化；