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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "广告算法工程师（出价和竞价方向）-中国交易与广告",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "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。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
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            "max": "",
            "currency": "未披露",
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        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、端到端生成式出价/竞价体系的核心建设：出价上解决MPC固有缺陷，通过序列建模直接生成最优出价动作，构建端到端生成式出价策略，实现预算约束下的广告主价值最大化；竞价上告别传统的“预估竞胜率+遍历寻优”模式，直接构建能够生成最优出价序列的模型，让AI像顶尖交易员一样实时决策；\n2、探索强化学习和生成式技术与出竞价场景的深度融合：借鉴Decision Transformer(DT)、GRPO、多智能体协作（Agentic AdsBrain）等前沿算法，将广告出价/竞价这一复杂的序列决策问题，转化为基于海量历史数据的智能生成任务；\n3、解决行业顶尖难题：面对样本稀疏、分布偏移、探索与利用平衡等挑战，设计创新的样本筛选、探索机制和奖励函数，提升模型的泛化能力与效果上限。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先；\n2、具备优秀的编码能力（Python/Java），扎实的数据结构和算法功底，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）；\n3、对强化学习、生成式AI及其在广告推荐领域的应用充满热情，深入了解RL训练范式（如DQN，A3C，PPO，CQL），对Transformer、大模型原理有较深理解；\n4、具备优秀的分析问题和解决问题的能力；\n5、在搜广推场景有丰富的模型/策略相关工作经验可加分。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "深度学习",
            "强化学习",
            "数据结构",
            "解决问题",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先；5、在搜广推场景有丰富的模型/策略相关工作经验可加分",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7265941178083658040/detail"
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        "update_date": "20260917",
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    "fulltext": "广告算法工程师（出价和竞价方向）-中国交易与广告\n职位描述\n1、端到端生成式出价/竞价体系的核心建设：出价上解决MPC固有缺陷，通过序列建模直接生成最优出价动作，构建端到端生成式出价策略，实现预算约束下的广告主价值最大化；竞价上告别传统的“预估竞胜率+遍历寻优”模式，直接构建能够生成最优出价序列的模型，让AI像顶尖交易员一样实时决策；\n2、探索强化学习和生成式技术与出竞价场景的深度融合：借鉴Decision Transformer(DT)、GRPO、多智能体协作（Agentic AdsBrain）等前沿算法，将广告出价/竞价这一复杂的序列决策问题，转化为基于海量历史数据的智能生成任务；\n3、解决行业顶尖难题：面对样本稀疏、分布偏移、探索与利用平衡等挑战，设计创新的样本筛选、探索机制和奖励函数，提升模型的泛化能力与效果上限。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先；\n2、具备优秀的编码能力（Python/Java），扎实的数据结构和算法功底，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）；\n3、对强化学习、生成式AI及其在广告推荐领域的应用充满热情，深入了解RL训练范式（如DQN，A3C，PPO，CQL），对Transformer、大模型原理有较深理解；\n4、具备优秀的分析问题和解决问题的能力；\n5、在搜广推场景有丰富的模型/策略相关工作经验可加分。\n1、端到端生成式出价/竞价体系的核心建设：出价上解决MPC固有缺陷，通过序列建模直接生成最优出价动作，构建端到端生成式出价策略，实现预算约束下的广告主价值最大化；竞价上告别传统的“预估竞胜率+遍历寻优”模式，直接构建能够生成最优出价序列的模型，让AI像顶尖交易员一样实时决策；\n2、探索强化学习和生成式技术与出竞价场景的深度融合：借鉴Decision Transformer(DT)、GRPO、多智能体协作（Agentic AdsBrain）等前沿算法，将广告出价/竞价这一复杂的序列决策问题，转化为基于海量历史数据的智能生成任务；\n3、解决行业顶尖难题：面对样本稀疏、分布偏移、探索与利用平衡等挑战，设计创新的样本筛选、探索机制和奖励函数，提升模型的泛化能力与效果上限。\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先；\n2、具备优秀的编码能力（Python/Java），扎实的数据结构和算法功底，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）；\n3、对强化学习、生成式AI及其在广告推荐领域的应用充满热情，深入了解RL训练范式（如DQN，A3C，PPO，CQL），对Transformer、大模型原理有较深理解；\n4、具备优秀的分析问题和解决问题的能力；\n5、在搜广推场景有丰富的模型/策略相关工作经验可加分。"
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