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_title": "【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式广告混排系统】",
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"fulltext": "【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式广告混排系统】\n【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式广告混排系统】\n\n基础信息\n工作地点：上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-02-06\n\n岗位职责\n【课题说明】\n本研究旨在探索广告系统在生成式架构下的新一代混排系统，在服务零售场景下研究“出价-拍卖-计费”等业务模块深度融合。本研究将重点攻关如何将传统链路中的精排与机制决策整合为统一的端到端奖励模型，以消除漏斗折损，并为最终实现LLM驱动的智能混排奠定关键的模型与策略基础。\n【建议研究方向】\n1.一体化建模：研究如何将广告多目标、出价信号及拍卖机制统一建模至一个混排模型。\n2.训练与优化：设计融合博弈与机制设计理论的训练范式，优化长期商业生态目标。\n3.系统协同：探索该模型与生成式召回模块的高效协同架构，并构建仿真环境进行机制验证。\n\n岗位基本要求\n【任职要求】\n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。\n【课题说明】\n本研究旨在探索广告系统在生成式架构下的新一代混排系统，在服务零售场景下研究“出价-拍卖-计费”等业务模块深度融合。本研究将重点攻关如何将传统链路中的精排与机制决策整合为统一的端到端奖励模型，以消除漏斗折损，并为最终实现LLM驱动的智能混排奠定关键的模型与策略基础。\n【建议研究方向】\n1.一体化建模：研究如何将广告多目标、出价信号及拍卖机制统一建模至一个混排模型。\n2.训练与优化：设计融合博弈与机制设计理论的训练范式，优化长期商业生态目标。\n3.系统协同：探索该模型与生成式召回模块的高效协同架构，并构建仿真环境进行机制验证。\n【任职要求】\n海内外高校在校本科生（大三及以上）、硕士生及博士生，且以下条件至少满足一项：\n1.超级学霸：专业成绩排名前1%。\n2.学术达人：在顶级期刊或学术会议上以第一作者身份发表论文（或导师一作，自己为二作）。\n3.竞赛大神：在顶级大赛上获奖。\n4.工程高手：有大厂实验室的实习经验，或有贡献突出的开源项目。",
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