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)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "资深广告算法工程师-【内容消费】",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D10187",
"location": "Beijing",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0011"AI生成
},
"company": {
"company_name": "快手科技",
"company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "kuaishou.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "资深广告算法工程师-【内容消费】\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:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、负责内容消费广告业务策略及机制的设计,提升流量变现效率,优化客户营销推广效果;\n2、重点行业广告匹配、排序算法策略的实现与优化;\n3、客户策略机制设计,包括竞价、分配与客户生态优化等;\n4、广告客户增长、留存与营销效率提升,客户差异化策略产品研发;\n5、优化广告的深转模型(付费、LTV),包括模型结构、训练范式、特征挖掘、转化延迟建模等;\n6、内容消费生态机制建设,包括运筹优化、Uplift建模/因果推断、强化学习、经济学等技术和理论。\n\n任职要求\n1、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n2、理解广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型,具备5年以上搜索广告或展示广告相关经验;\n3、数据驱动,有较强的数据挖掘能力和分析能力;\n4、有广告相关竞价、OCPX出价、召回和效果优化策略相关经验者优先;\n加分项:\n1、有互联网大型广告平台算法策略经验,有管理经验优先;\n2、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过paper;\n3、对于大模型、强化学习等技术有了解和热情。",
"requirements_text": "资深广告算法工程师-【内容消费】\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:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、负责内容消费广告业务策略及机制的设计,提升流量变现效率,优化客户营销推广效果;\n2、重点行业广告匹配、排序算法策略的实现与优化;\n3、客户策略机制设计,包括竞价、分配与客户生态优化等;\n4、广告客户增长、留存与营销效率提升,客户差异化策略产品研发;\n5、优化广告的深转模型(付费、LTV),包括模型结构、训练范式、特征挖掘、转化延迟建模等;\n6、内容消费生态机制建设,包括运筹优化、Uplift建模/因果推断、强化学习、经济学等技术和理论。\n\n任职要求\n1、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n2、理解广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型,具备5年以上搜索广告或展示广告相关经验;\n3、数据驱动,有较强的数据挖掘能力和分析能力;\n4、有广告相关竞价、OCPX出价、召回和效果优化策略相关经验者优先;\n加分项:\n1、有互联网大型广告平台算法策略经验,有管理经验优先;\n2、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过paper;\n3、对于大模型、强化学习等技术有了解和热情。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"强化学习",
"数据结构",
"数据挖掘",
"分析能力",
"建模",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "4、有广告相关竞价、OCPX出价、召回和效果优化策略相关经验者优先;加分项:;1、有互联网大型广告平台算法策略经验,有管理经验优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/28842"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "28842",
"post_date": "2026-09-02",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/28842"
},
"fulltext": "资深广告算法工程师-【内容消费】\n资深广告算法工程师-【内容消费】\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:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、负责内容消费广告业务策略及机制的设计,提升流量变现效率,优化客户营销推广效果;\n2、重点行业广告匹配、排序算法策略的实现与优化;\n3、客户策略机制设计,包括竞价、分配与客户生态优化等;\n4、广告客户增长、留存与营销效率提升,客户差异化策略产品研发;\n5、优化广告的深转模型(付费、LTV),包括模型结构、训练范式、特征挖掘、转化延迟建模等;\n6、内容消费生态机制建设,包括运筹优化、Uplift建模/因果推断、强化学习、经济学等技术和理论。\n\n任职要求\n1、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n2、理解广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型,具备5年以上搜索广告或展示广告相关经验;\n3、数据驱动,有较强的数据挖掘能力和分析能力;\n4、有广告相关竞价、OCPX出价、召回和效果优化策略相关经验者优先;\n加分项:\n1、有互联网大型广告平台算法策略经验,有管理经验优先;\n2、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过paper;\n3、对于大模型、强化学习等技术有了解和热情。\n资深广告算法工程师-【内容消费】\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:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、负责内容消费广告业务策略及机制的设计,提升流量变现效率,优化客户营销推广效果;\n2、重点行业广告匹配、排序算法策略的实现与优化;\n3、客户策略机制设计,包括竞价、分配与客户生态优化等;\n4、广告客户增长、留存与营销效率提升,客户差异化策略产品研发;\n5、优化广告的深转模型(付费、LTV),包括模型结构、训练范式、特征挖掘、转化延迟建模等;\n6、内容消费生态机制建设,包括运筹优化、Uplift建模/因果推断、强化学习、经济学等技术和理论。\n\n任职要求\n1、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n2、理解广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型,具备5年以上搜索广告或展示广告相关经验;\n3、数据驱动,有较强的数据挖掘能力和分析能力;\n4、有广告相关竞价、OCPX出价、召回和效果优化策略相关经验者优先;\n加分项:\n1、有互联网大型广告平台算法策略经验,有管理经验优先;\n2、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过paper;\n3、对于大模型、强化学习等技术有了解和热情。\n资深广告算法工程师-【内容消费】\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:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、负责内容消费广告业务策略及机制的设计,提升流量变现效率,优化客户营销推广效果;\n2、重点行业广告匹配、排序算法策略的实现与优化;\n3、客户策略机制设计,包括竞价、分配与客户生态优化等;\n4、广告客户增长、留存与营销效率提升,客户差异化策略产品研发;\n5、优化广告的深转模型(付费、LTV),包括模型结构、训练范式、特征挖掘、转化延迟建模等;\n6、内容消费生态机制建设,包括运筹优化、Uplift建模/因果推断、强化学习、经济学等技术和理论。\n\n任职要求\n1、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n2、理解广告算法,业务,技术架构,熟悉常用的广告/推荐模型,具备5年以上搜索广告或展示广告相关经验;\n3、数据驱动,有较强的数据挖掘能力和分析能力;\n4、有广告相关竞价、OCPX出价、召回和效果优化策略相关经验者优先;\n加分项:\n1、有互联网大型广告平台算法策略经验,有管理经验优先;\n2、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过paper;\n3、对于大模型、强化学习等技术有了解和热情。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}