小米广告算法工程师实习生

1、面向小米广告业务需求开发算法解决方案，包括广告召回、点击率预估与大规模推荐算法等 2、从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进算法并推动实现； 3、研究推荐营销核心算法，使用海量用户行为数据对用户长短期兴趣建模，并且结合业务场景进行效果改进； 4、深度学习、迁移学习、多目标学习、强化学习等模型的设计、优化、应用和业界前沿算法研究； 5、追踪业界前沿算法优化技术，结合业务特点，对前沿的算法技术进行应用与创新。

1.深入分析和理解业务数据,优化买卖家特征,结合广告场景特性,提升买卖家匹配质量。 2.设计广告机制,包括竞价、排序、体验优化与oCPX调价等。 3.优化广告算法,包括但不限于召回、粗排、CTR/CVR预估和校准算法等。 4.在大数据、算法、工程等多个技术领域提出方向性主张和架构规划。 5.结合广告业务特点和前沿技术发展,持续进行技术应用和创新,推动AGI技术助力业务提效。

1.参与小米的搜索推荐系统的优化，提升下载、点击、时长等指标。 2.参与搜索推荐系统中的召回、精排、重排等一个或者多个领域的算法研发工作。 3.将业务中的痛点拆解为算法问题并解决。 4.跟踪业界前沿技术，并在海量数据的业务中进行探索、落地和改进。 你会拥有： 1.独立负责搜索推荐漏斗中某模块优化的机会。 2.高性能算法架构助力算法落地。 3.千万级DAU嗷嗷待哺。 4.真诚热爱的工作氛围。

参与效果广告召回与画像相关的算法策略研发，通过算法模型和策略，提升广告场景的分发效率，优化广告投放逻辑。