美团广告算法工程师-推荐预估方向
任职要求
1. 熟悉常见机器学习原理和深度学习模型，具备CTR/CVR/RL/NLP/CV等模型落地实践经验。 2.具备良好的编程能力，扎实的数据结构和算法基础，熟悉常用的大数据处理技术/框架（Spark/Hive等），熟练使用至少一种主流深度学习框架。 3.优秀的分析问题和解决问题的能力，保持对新事物的学习能力和好奇心，对解决挑战性问题充满激情。 具备以下条件优先 在相关国际顶级会议上有论文发表或大规模互联网广告/搜索/推荐某一领域相关工作经验的同学优先。
工作职责
1. 负责到综推荐效果广告的CTR/CVR预估及创意优选模型的优化工作，基于美团和点评双平台海量用户/商家数据，建模用户兴趣，精准洞察预估用户&店铺关系，提升平台的广告变现效率和广告主的转化效果。 2. 跟进并落地在线学习、多场景建模、LLM大模型等方向的行业最佳实践和前沿技术能力，结合业务特点进行突破创新，用技术推动业务发展。
餐饮搜索预估方向，覆盖外卖与到餐业务，具体职责： 1. 参与搜推广预估模型相关方向的算法策略研发； 2. 基于美团和点评双平台的海量用户与商家数据，参与搜索广告场景的CTR/CVR/创意优选等预估模型优化； 3. 参与用户兴趣与行为模式建模、多场景与上下文建模等方向的探索与研究； 4. 参与文本、图像与多模态内容的理解与生成方向的探索与研究。 5. 持续探索LLM与GRs技术在预估场景的落地。
1.负责展示广告模型预估方向，包括粗排、精排、创意优选等模块。 2.跟进并落地在线学习、GPU大模型、多场景建模、创意优选、迁移学习、冷启动等方向的行业最佳实践和前沿技术能力，不断突破CTR/CVR预估能力的上界，驱动业务增长。 3.充分理解业务发展阶段和客户关键痛点，能够和产运研同学协同，分析问题本质、测试产品方案及最终规模化走向市场，带来客户的持续增长。
1. 优化多国家、多场景、多目标的推荐预估模型提升推荐效果，包括不限于数据分析、模型开发、模型上线，针对具体问题的模型设计和开发，模型最终上线和部署； 2. 结合海量的用户行为数据、场景多场景数据和商品供给数据等进行深入分析，持续挖掘预估算法提效的机会点； 3. 针对特定问题能进行定制化的模型优化，同时负责模型部署和实验部署，拿到最终业务结果； 4. 关注推荐系统领域最新研究成果和技术动态，引入适合业务场景的前沿算法。
1.负责视频、直播广告模型预估方向，包括粗排、精排、创意优选等模块。 2.跟进并落地在线学习、GPU大模型、多场景建模、创意优选、迁移学习、冷启动等方向的行业最佳实践和前沿技术能力，不断突破CTR/CVR预估能力的上界，驱动业务增长。 3.充分理解业务发展阶段和客户关键痛点，能够和产运研同学协同，分析问题本质、测试产品方案及最终规模化走向市场，带来客户的持续增长。