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    "job": {
        "job_title": "广告激励算法工程师-Data",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京",
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        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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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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    "requirements": {
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责激励广告核心算法建设，包括广告召回、排序、出价、激励金额决策、用户价值预估、点击率预估等方向；\n2、设计金币/现金激励策略，优化用户广告观看率、留存、活跃、转化及平台长期收益；\n3、构建大规模用户行为模型，理解不同用户在激励、广告内容、频控、时机等因素下的响应差异。",
        "requirements_text": "1、具备优秀的编码能力，拥有扎实的数据结构与算法功底；\n2、熟悉常用机器学习工具及深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）；\n3、数据敏感度高，具备良好的数据分析能力，能够从复杂业务数据中发现问题、提出假设并推动验证；\n4、熟悉广告系统、推荐系统、增长策略、补贴/激励机制中的一种或多种场景；\n5、有生成式、强化学习、多目标优化等技术相关经验，或智能补贴、智能定价等相关领域/项目实践经验，或会议论文、专利、开源项目、复杂系统架构经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "深度学习",
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        ],
        "preferred_qualifications": "5、有生成式、强化学习、多目标优化等技术相关经验，或智能补贴、智能定价等相关领域/项目实践经验，或会议论文、专利、开源项目、复杂系统架构经验者优先",
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "广告激励算法工程师-Data\n职位描述\n1、负责激励广告核心算法建设，包括广告召回、排序、出价、激励金额决策、用户价值预估、点击率预估等方向；\n2、设计金币/现金激励策略，优化用户广告观看率、留存、活跃、转化及平台长期收益；\n3、构建大规模用户行为模型，理解不同用户在激励、广告内容、频控、时机等因素下的响应差异。\n\n职位要求\n1、具备优秀的编码能力，拥有扎实的数据结构与算法功底；\n2、熟悉常用机器学习工具及深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）；\n3、数据敏感度高，具备良好的数据分析能力，能够从复杂业务数据中发现问题、提出假设并推动验证；\n4、熟悉广告系统、推荐系统、增长策略、补贴/激励机制中的一种或多种场景；\n5、有生成式、强化学习、多目标优化等技术相关经验，或智能补贴、智能定价等相关领域/项目实践经验，或会议论文、专利、开源项目、复杂系统架构经验者优先。\n1、负责激励广告核心算法建设，包括广告召回、排序、出价、激励金额决策、用户价值预估、点击率预估等方向；\n2、设计金币/现金激励策略，优化用户广告观看率、留存、活跃、转化及平台长期收益；\n3、构建大规模用户行为模型，理解不同用户在激励、广告内容、频控、时机等因素下的响应差异。\n1、具备优秀的编码能力，拥有扎实的数据结构与算法功底；\n2、熟悉常用机器学习工具及深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）；\n3、数据敏感度高，具备良好的数据分析能力，能够从复杂业务数据中发现问题、提出假设并推动验证；\n4、熟悉广告系统、推荐系统、增长策略、补贴/激励机制中的一种或多种场景；\n5、有生成式、强化学习、多目标优化等技术相关经验，或智能补贴、智能定价等相关领域/项目实践经验，或会议论文、专利、开源项目、复杂系统架构经验者优先。",
    "standard_classification": {
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