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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"degree": "计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "负责推荐广告投放系统定向与机制策略方向的技术规划与团队管理，作为子方向负责人全面主导该领域的技术演进和业务目标达成。\n具体职责包括：\n1. 主导广告定向策略体系建设，统筹出价与竞价机制设计。前瞻性布局前沿技术在广告系统中的落地应用，推动深度学习、强化学习、生成式检索、大模型等技术在定向召回与出价决策中的规模化应用。\n2. 承担子方向技术管理职责，制定中长期技术路线图，建立数据驱动的策略迭代体系，辅导团队成员技术成长，推动跨团队、跨BU的技术合作与影响力建设。\n3. 对所负责方向的核心业务指标直接负责，包括但不限于消耗规模、客户ROI、成本达标率等，将业务目标拆解为清晰的算法策略路线图，通过持续的技术迭代驱动季度及年度目标的达成。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历。\n2. 具备5年以上计算广告领域的算法研发经验，其中至少2年担任头部广告平台定向、出价、机制策略或投放优化等子方向的技术负责人，独立带领过3人以上算法团队。\n3. 对广告系统全链路有深入理解，在召回、粗排、精排、出价有成体系的技术方案落地经验，能够从系统视角思考策略间的协同与制约关系。\n4. 扎实的机器学习与深度学习功底，熟练掌握CTR/CVR预估、多目标优化、强化学习出价、序列建模等核心技术，具备从理论到大规模在线系统落地的完整实践经验。\n5. 具备前瞻性技术判断力，能够识别行业趋势并将其转化为可执行的技术路线，有推动创新技术从实验到全量的成功案例。\n6. 优秀的数据敏感度与业务理解力，能从数据指标出发驱动策略优化，具备将技术能力转化为可量化业务价值的能力。\n7. 出色的技术领导力与跨团队协作能力，能够在BU层面推动技术方案落地，协调算法、工程、产品多方资源达成共同目标。\n8. 具备对业务目标直接负责的经验，能够将消耗增长、客户ROI、成本达标率等核心业务指标拆解为可落地的算法策略，并通过持续的策略迭代和实验验证驱动指标达成；有过承担季度或年度业务KPI并交付结果的完整经历。",
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"fulltext": "千问事业部-广告高级算法专家-北京\n千问事业部-广告高级算法专家-北京\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京\n\n职位描述\n负责推荐广告投放系统定向与机制策略方向的技术规划与团队管理，作为子方向负责人全面主导该领域的技术演进和业务目标达成。\n具体职责包括：\n1. 主导广告定向策略体系建设，统筹出价与竞价机制设计。前瞻性布局前沿技术在广告系统中的落地应用，推动深度学习、强化学习、生成式检索、大模型等技术在定向召回与出价决策中的规模化应用。\n2. 承担子方向技术管理职责，制定中长期技术路线图，建立数据驱动的策略迭代体系，辅导团队成员技术成长，推动跨团队、跨BU的技术合作与影响力建设。\n3. 对所负责方向的核心业务指标直接负责，包括但不限于消耗规模、客户ROI、成本达标率等，将业务目标拆解为清晰的算法策略路线图，通过持续的技术迭代驱动季度及年度目标的达成。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历。\n2. 具备5年以上计算广告领域的算法研发经验，其中至少2年担任头部广告平台定向、出价、机制策略或投放优化等子方向的技术负责人，独立带领过3人以上算法团队。\n3. 对广告系统全链路有深入理解，在召回、粗排、精排、出价有成体系的技术方案落地经验，能够从系统视角思考策略间的协同与制约关系。\n4. 扎实的机器学习与深度学习功底，熟练掌握CTR/CVR预估、多目标优化、强化学习出价、序列建模等核心技术，具备从理论到大规模在线系统落地的完整实践经验。\n5. 具备前瞻性技术判断力，能够识别行业趋势并将其转化为可执行的技术路线，有推动创新技术从实验到全量的成功案例。\n6. 优秀的数据敏感度与业务理解力，能从数据指标出发驱动策略优化，具备将技术能力转化为可量化业务价值的能力。\n7. 出色的技术领导力与跨团队协作能力，能够在BU层面推动技术方案落地，协调算法、工程、产品多方资源达成共同目标。\n8. 具备对业务目标直接负责的经验，能够将消耗增长、客户ROI、成本达标率等核心业务指标拆解为可落地的算法策略，并通过持续的策略迭代和实验验证驱动指标达成；有过承担季度或年度业务KPI并交付结果的完整经历。\n负责推荐广告投放系统定向与机制策略方向的技术规划与团队管理，作为子方向负责人全面主导该领域的技术演进和业务目标达成。\n具体职责包括：\n1. 主导广告定向策略体系建设，统筹出价与竞价机制设计。前瞻性布局前沿技术在广告系统中的落地应用，推动深度学习、强化学习、生成式检索、大模型等技术在定向召回与出价决策中的规模化应用。\n2. 承担子方向技术管理职责，制定中长期技术路线图，建立数据驱动的策略迭代体系，辅导团队成员技术成长，推动跨团队、跨BU的技术合作与影响力建设。\n3. 对所负责方向的核心业务指标直接负责，包括但不限于消耗规模、客户ROI、成本达标率等，将业务目标拆解为清晰的算法策略路线图，通过持续的技术迭代驱动季度及年度目标的达成。\n1. 计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历。\n2. 具备5年以上计算广告领域的算法研发经验，其中至少2年担任头部广告平台定向、出价、机制策略或投放优化等子方向的技术负责人，独立带领过3人以上算法团队。\n3. 对广告系统全链路有深入理解，在召回、粗排、精排、出价有成体系的技术方案落地经验，能够从系统视角思考策略间的协同与制约关系。\n4. 扎实的机器学习与深度学习功底，熟练掌握CTR/CVR预估、多目标优化、强化学习出价、序列建模等核心技术，具备从理论到大规模在线系统落地的完整实践经验。\n5. 具备前瞻性技术判断力，能够识别行业趋势并将其转化为可执行的技术路线，有推动创新技术从实验到全量的成功案例。\n6. 优秀的数据敏感度与业务理解力，能从数据指标出发驱动策略优化，具备将技术能力转化为可量化业务价值的能力。\n7. 出色的技术领导力与跨团队协作能力，能够在BU层面推动技术方案落地，协调算法、工程、产品多方资源达成共同目标。\n8. 具备对业务目标直接负责的经验，能够将消耗增长、客户ROI、成本达标率等核心业务指标拆解为可落地的算法策略，并通过持续的策略迭代和实验验证驱动指标达成；有过承担季度或年度业务KPI并交付结果的完整经历。",
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