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": "短视频广告算法工程师-【海外商业化】",
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司，业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "短视频广告算法工程师-【海外商业化】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D10187\n发布时间：2026-03-26\n\n岗位职责\n团队负责海外广告算法优化，在生成式出价、推荐大模型、强化学习、拍卖机制等诸多领域有深入研究，在WWW、ICML、CIKM、WSDM等顶会有多篇论文发表，团队成员将有机会参与快手海外广告系统的算法研发与策略优化，涵盖分发链路、算法出价、流量策略、拍卖机制等关键领域，服务全球开发者和广告主，驱动广告业务增长。\n1、设计并优化广告流量的匹配效率，结合大模型、生成式推荐GR等先进技术，构建高效语义压缩和长序列建模，优化召回、粗排、精排、混排、端排等模块，提升平台收益与开发者体验之间的平衡；\n2、研发适用于海外广告生态的流量策略机制，采用自动寻参、黑盒优化、强化学习、uplift建模等技术提升流量分配效率，提升用户体验同时优化用户长期价值；\n3、探索算法出价策略，推进AIGB、生成式出价、出价大模型等先进出价技术落地，优化出价产品效率和体验，牵引B端客户预算增长，实现B端和C端、平台三方整体效益的最优；\n4、探索LLM在广告生态的价值，通过LLM的世界知识和推理能力解决广告投放链路中的效率问题。通过技术升级提升全平台投放效率和效益。\n\n任职要求\n1、扎实的编码能力，熟练掌握C/C++/Python，有良好的算法优化能力；\n2、掌握主流机器学习与推荐/广告算法，对推荐大模型、AIGB算法出价、Pxtr预估模型、强化学习、uplift建模、自动寻参等方向有深入理解；\n3、具备良好的问题分析能力和系统性思维，能从复杂的数据中提炼有效信号并形成闭环优化；\n4、有搜推广从业经验者优先。\n加分项：\n1、有ACM、Kaggle、天池等国内外顶级赛事获奖者优先；\n2、有KDD、WWW、SIGIR、CIKM、ICML等广告&推荐顶会发表文章者优先；\n3、有生成式推荐大模型、生成式AIGB出价、强化学习等落地经验者优先。",
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