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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"responsibilities": "广告生态推荐算法实习生 -【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11908\n发布时间:2026-04-16\n\n岗位职责\n1. 参与亿级用户场景的多通道召回模型算法开发,包括但不限于双塔召回、图网络召回、生成式召回等召回模型,分析召回漏斗,持续优化用户-广告匹配效率;\n2. 研发多模态(文本/图像/视频)融合的深度学习推荐模型,应用Transformer、GNN、强化学习等前沿技术解决冷启动、用户长短期兴趣建模问题;\n3. 参与广告出价机制策略优化,分析oCPM/oCPC等智能出价模型效果,通过出价机制及排序策略,持续优化商业生态;\n4. 推动算法在工程侧的落地,与产品、数据团队协作,完成高性能算法模块的设计与部署;\n5. 跟踪业界前沿推荐技术(如大模型、多模态理解、多任务学习、因果推断等),推动技术成果在业务场景的转化。\n\n任职要求\n1、熟悉C++与Python编程语言,具备扎实的数据结构与算法能力,熟悉高性能代码优化及多线程开发;\n2、熟悉广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型;\n3、熟悉多模态融合推荐技术、大模型应用等相关项目经验者优先;\n4、具备搜索广告或展示广告相关项目经验、商业生态体验优化项目经验者优先。",
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"fulltext": "广告生态推荐算法实习生 -【商业化】\n广告生态推荐算法实习生 -【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11908\n发布时间:2026-04-16\n\n岗位职责\n1. 参与亿级用户场景的多通道召回模型算法开发,包括但不限于双塔召回、图网络召回、生成式召回等召回模型,分析召回漏斗,持续优化用户-广告匹配效率;\n2. 研发多模态(文本/图像/视频)融合的深度学习推荐模型,应用Transformer、GNN、强化学习等前沿技术解决冷启动、用户长短期兴趣建模问题;\n3. 参与广告出价机制策略优化,分析oCPM/oCPC等智能出价模型效果,通过出价机制及排序策略,持续优化商业生态;\n4. 推动算法在工程侧的落地,与产品、数据团队协作,完成高性能算法模块的设计与部署;\n5. 跟踪业界前沿推荐技术(如大模型、多模态理解、多任务学习、因果推断等),推动技术成果在业务场景的转化。\n\n任职要求\n1、熟悉C++与Python编程语言,具备扎实的数据结构与算法能力,熟悉高性能代码优化及多线程开发;\n2、熟悉广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型;\n3、熟悉多模态融合推荐技术、大模型应用等相关项目经验者优先;\n4、具备搜索广告或展示广告相关项目经验、商业生态体验优化项目经验者优先。\n广告生态推荐算法实习生 -【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11908\n发布时间:2026-04-16\n\n岗位职责\n1. 参与亿级用户场景的多通道召回模型算法开发,包括但不限于双塔召回、图网络召回、生成式召回等召回模型,分析召回漏斗,持续优化用户-广告匹配效率;\n2. 研发多模态(文本/图像/视频)融合的深度学习推荐模型,应用Transformer、GNN、强化学习等前沿技术解决冷启动、用户长短期兴趣建模问题;\n3. 参与广告出价机制策略优化,分析oCPM/oCPC等智能出价模型效果,通过出价机制及排序策略,持续优化商业生态;\n4. 推动算法在工程侧的落地,与产品、数据团队协作,完成高性能算法模块的设计与部署;\n5. 跟踪业界前沿推荐技术(如大模型、多模态理解、多任务学习、因果推断等),推动技术成果在业务场景的转化。\n\n任职要求\n1、熟悉C++与Python编程语言,具备扎实的数据结构与算法能力,熟悉高性能代码优化及多线程开发;\n2、熟悉广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型;\n3、熟悉多模态融合推荐技术、大模型应用等相关项目经验者优先;\n4、具备搜索广告或展示广告相关项目经验、商业生态体验优化项目经验者优先。\n广告生态推荐算法实习生 -【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11908\n发布时间:2026-04-16\n\n岗位职责\n1. 参与亿级用户场景的多通道召回模型算法开发,包括但不限于双塔召回、图网络召回、生成式召回等召回模型,分析召回漏斗,持续优化用户-广告匹配效率;\n2. 研发多模态(文本/图像/视频)融合的深度学习推荐模型,应用Transformer、GNN、强化学习等前沿技术解决冷启动、用户长短期兴趣建模问题;\n3. 参与广告出价机制策略优化,分析oCPM/oCPC等智能出价模型效果,通过出价机制及排序策略,持续优化商业生态;\n4. 推动算法在工程侧的落地,与产品、数据团队协作,完成高性能算法模块的设计与部署;\n5. 跟踪业界前沿推荐技术(如大模型、多模态理解、多任务学习、因果推断等),推动技术成果在业务场景的转化。\n\n任职要求\n1、熟悉C++与Python编程语言,具备扎实的数据结构与算法能力,熟悉高性能代码优化及多线程开发;\n2、熟悉广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型;\n3、熟悉多模态融合推荐技术、大模型应用等相关项目经验者优先;\n4、具备搜索广告或展示广告相关项目经验、商业生态体验优化项目经验者优先。",
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