主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "广告算法工程师 - 中国交易与广告",
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"location": "北京、杭州、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
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"responsibilities": "团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。\n\n1、提升投放链路效率，包括算力、召回、粗排、精排、Calibration、创意样式优选以及漏斗一致性框架等全链路优化；\n2、夯实海量数据下的基础模型能力，包括推荐模型ScalingUp/AIGC、超长序列建模、知识蒸馏、大规模异构场景建模、极致训推效率等；\n3、前沿算法应用，包括LLM＋RecSys/生成式出价竞价、多模态&推荐模型CoTraining/100B推荐Foundation Model等。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历；\n2、对推荐系统/计算广告/搜索技术有经验者优先，对人工智能产品与大模型技术有强烈兴趣，了解主流LLM，有RL或大模型应用实践者优先；\n3、在ML/CV/NLP等方向的顶会（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL等）发表论文者优先；\n4、有ACM/ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle等竞赛经历者优先；\n5、具有优秀的问题分析与解决能力，对挑战性课题保持好奇心和推动力。",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
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"fulltext": "广告算法工程师 - 中国交易与广告\n职位描述\n团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。\n\n1、提升投放链路效率，包括算力、召回、粗排、精排、Calibration、创意样式优选以及漏斗一致性框架等全链路优化；\n2、夯实海量数据下的基础模型能力，包括推荐模型ScalingUp/AIGC、超长序列建模、知识蒸馏、大规模异构场景建模、极致训推效率等；\n3、前沿算法应用，包括LLM＋RecSys/生成式出价竞价、多模态&推荐模型CoTraining/100B推荐Foundation Model等。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历；\n2、对推荐系统/计算广告/搜索技术有经验者优先，对人工智能产品与大模型技术有强烈兴趣，了解主流LLM，有RL或大模型应用实践者优先；\n3、在ML/CV/NLP等方向的顶会（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL等）发表论文者优先；\n4、有ACM/ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle等竞赛经历者优先；\n5、具有优秀的问题分析与解决能力，对挑战性课题保持好奇心和推动力。\n团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。\n\n1、提升投放链路效率，包括算力、召回、粗排、精排、Calibration、创意样式优选以及漏斗一致性框架等全链路优化；\n2、夯实海量数据下的基础模型能力，包括推荐模型ScalingUp/AIGC、超长序列建模、知识蒸馏、大规模异构场景建模、极致训推效率等；\n3、前沿算法应用，包括LLM＋RecSys/生成式出价竞价、多模态&推荐模型CoTraining/100B推荐Foundation Model等。\n1、2027届获得本科及以上学历；\n2、对推荐系统/计算广告/搜索技术有经验者优先，对人工智能产品与大模型技术有强烈兴趣，了解主流LLM，有RL或大模型应用实践者优先；\n3、在ML/CV/NLP等方向的顶会（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL等）发表论文者优先；\n4、有ACM/ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle等竞赛经历者优先；\n5、具有优秀的问题分析与解决能力，对挑战性课题保持好奇心和推动力。",
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