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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "广告架构工程师-Ads Core",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "后端"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "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。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
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            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、设计和优化高并发、高可用的离在线出价系统，在业务复杂度、广告库存、流量持续增长的背景下，保障出价系统的稳定运行；\n2、理解强化学习、生成式算法在出价场景的应用，设计并参与开发面向海量调控轨迹的强化学习、生成式出价算法架构。",
        "requirements_text": "1、优秀的编码能力，良好的数据结构、数理统计和概率论等基础；\n2、了解常用分布式在线、近线和离线计算架构的设计原理和最佳实践；\n3、熟悉C++/Golang/Java中至少一种编程语言，掌握常见的Flink，Kafka，Redis使用和原理。\n\n加分项\n1、参与设计过高可用/高并发的技术架构；\n2、了解现代广告业务；\n3、有强化学习、生成式算法的工业界落地经验；\n4、在编程竞赛（ACM-ICPC、Kaggle、天池，Topcoder等）中有较好的获奖经历；\n5、有开源项目参与经历或个人项目。",
        "skills": [AI生成
            "Java",
            "C++",
            "Golang",
            "Redis",
            "Flink",
            "Kafka",
            "强化学习",
            "数据结构",
            "Go"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7559555120758556935/detail"
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        ]
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    "posting": {
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        "post_date": "2025-10-10",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7559555120758556935/detail"
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    "fulltext": "广告架构工程师-Ads Core\n职位描述\n1、设计和优化高并发、高可用的离在线出价系统，在业务复杂度、广告库存、流量持续增长的背景下，保障出价系统的稳定运行；\n2、理解强化学习、生成式算法在出价场景的应用，设计并参与开发面向海量调控轨迹的强化学习、生成式出价算法架构。\n\n职位要求\n1、优秀的编码能力，良好的数据结构、数理统计和概率论等基础；\n2、了解常用分布式在线、近线和离线计算架构的设计原理和最佳实践；\n3、熟悉C++/Golang/Java中至少一种编程语言，掌握常见的Flink，Kafka，Redis使用和原理。\n\n加分项\n1、参与设计过高可用/高并发的技术架构；\n2、了解现代广告业务；\n3、有强化学习、生成式算法的工业界落地经验；\n4、在编程竞赛（ACM-ICPC、Kaggle、天池，Topcoder等）中有较好的获奖经历；\n5、有开源项目参与经历或个人项目。\n1、设计和优化高并发、高可用的离在线出价系统，在业务复杂度、广告库存、流量持续增长的背景下，保障出价系统的稳定运行；\n2、理解强化学习、生成式算法在出价场景的应用，设计并参与开发面向海量调控轨迹的强化学习、生成式出价算法架构。\n1、优秀的编码能力，良好的数据结构、数理统计和概率论等基础；\n2、了解常用分布式在线、近线和离线计算架构的设计原理和最佳实践；\n3、熟悉C++/Golang/Java中至少一种编程语言，掌握常见的Flink，Kafka，Redis使用和原理。\n\n加分项\n1、参与设计过高可用/高并发的技术架构；\n2、了解现代广告业务；\n3、有强化学习、生成式算法的工业界落地经验；\n4、在编程竞赛（ACM-ICPC、Kaggle、天池，Topcoder等）中有较好的获奖经历；\n5、有开源项目参与经历或个人项目。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T002",
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        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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