拼多多高级算法工程师-DSP广告
社招全职技术类地点:上海状态:招聘
任职要求
1.优秀的编码能力, 扎实的数据结构和算法功底; 2.有深度学习实践经验,有大型搜索、广告、推荐算法的优化经验 3.熟悉机器学习领域常用算法和工具,有良好的建模思维 4.具备良好的学习能力和沟通能力,对算法驱动数据增长怀有热情 5.具备良好的技术领导能力,有能力带动和引导技术方向的规划和研发优先 加分项 具备良好的技术领导能力,有能力带动和引导技术方向的规划和研发优先
工作职责
1.负责拼多多广告投放系统的CTR、CVR模型,持续迭代和优化模型效果。 2.利用多目标、序列模型等前沿算法,有效提高排序模型的精度,从而优化业务效果。 3.设计和优化LTR,Rerank等策略模型,持续提升效果指标。 4.深入理解用户在拼多多的各类行为,挖掘算法驱动业务的增长点,并推动落地。
包括英文材料
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
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/
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
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.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
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.
相关职位
社招3年以上
1、负责优酷效果自营DSP平台建设,负责广告投放、出价引擎建设,负责OCPX算法平台模块支持建设; 2、负责优酷效果广告引擎性能优化建设,能够针对百亿级系统流量下链路瓶颈问题进行专业优化; 3、负责技术架构、技术规划、业务需求分解,能够组织、协调和推进复杂项目; 4、负责解决开发过程中遇到的复杂技术问题,推进效果广告整体效能的提升。
更新于 2025-09-11
社招4年以上A105118
1. 算法研发: - 设计并优化基于深度学习(如Transformer、Diffusion、GAN、VAE等)的音乐生成模型,涵盖旋律、和声、节奏、音色等多维度生成任务。 - 探索多模态音乐生成(如文本/图像/视频驱动音乐创作、哼唱转谱等)。 - 研究音乐符号(MIDI/乐谱)与音频(波形/频谱)的联合建模技术。 2. 工程落地: - 将算法部署到生产环境,优化推理效率(模型压缩、蒸馏、边缘端适配)。 - 构建高质量音乐数据集,设计数据清洗、标注与评估流程。 3. 跨领域协作: - 与音乐制作人合作调试生成结果的艺术性,平衡“可控性”与“创造性”。 - 参与产品需求定义,将技术转化为用户可感知的音乐创作工具。
更新于 2025-08-07