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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "广告定向算法工程师-Ads Core",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"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",
"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责广告定向算法体系的设计、迭代与效果提升，涵盖：\n1）用户表征与意图建模：多源行为融合（浏览/搜索/互动/转化）、长短期兴趣建模、跨端/跨场景一致性；\n2）Lookalike与人群扩展：种子质量评估、扩展策略（召回+排序）、覆盖与精度平衡、冷启动与稀疏场景优化；\n3）Auto Targeting（自动定向）：自动生成定向人群、动态扩量、投放约束下的最优化（预算/频控/转化目标）；\n2、搭建与优化端到端闭环：数据→特征→训练→评估→上线→监控→迭代；\n3、推动线上实验体系建设：实验分层、指标体系、护栏指标、显著性与归因分析；\n4、与工程团队共建高性能线上推理与策略系统（低延迟、高吞吐、可观测、可回滚）；\n5、关注合规与用户体验：隐私保护、数据最小化、去偏与鲁棒性。",
"requirements_text": "1、本科及以上，计算机/统计/数学/机器学习等相关背景；\n2、机器学习/推荐/广告算法经验，能独立负责核心模块；\n3、熟悉常用模型与优化：LR/GBDT、深度学习、表示学习、多任务/多目标、样本与特征体系、LLM等；\n4、拥有扎实工程能力，Python/C++/Go具备线上服务化、性能优化、问题定位能力；熟悉大数据链路，SQL、Spark/Flink、Hive/Kafka等部分；能处理大规模训练与特征计算；\n5、良好的沟通与推动能力，能将算法方案落到业务指标提升。\n\n加分项\n1、有广告投放链路经验：召回/预估/出价/预算/频控/转化建模、增量学习或实时策略；\n2、熟悉向量检索与索引、特征平台/画像平台、MLOps（训练、发布、监控、回滚）；\n3、有因果推断/增量评估/长期价值（LTV）相关经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"SQL",
"Spark",
"Flink",
"Kafka",
"机器学习",
"深度学习",
"性能优化",
"广告投放",
"建模"
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"fulltext": "广告定向算法工程师-Ads Core\n职位描述\n1、负责广告定向算法体系的设计、迭代与效果提升，涵盖：\n1）用户表征与意图建模：多源行为融合（浏览/搜索/互动/转化）、长短期兴趣建模、跨端/跨场景一致性；\n2）Lookalike与人群扩展：种子质量评估、扩展策略（召回+排序）、覆盖与精度平衡、冷启动与稀疏场景优化；\n3）Auto Targeting（自动定向）：自动生成定向人群、动态扩量、投放约束下的最优化（预算/频控/转化目标）；\n2、搭建与优化端到端闭环：数据→特征→训练→评估→上线→监控→迭代；\n3、推动线上实验体系建设：实验分层、指标体系、护栏指标、显著性与归因分析；\n4、与工程团队共建高性能线上推理与策略系统（低延迟、高吞吐、可观测、可回滚）；\n5、关注合规与用户体验：隐私保护、数据最小化、去偏与鲁棒性。\n\n职位要求\n1、本科及以上，计算机/统计/数学/机器学习等相关背景；\n2、机器学习/推荐/广告算法经验，能独立负责核心模块；\n3、熟悉常用模型与优化：LR/GBDT、深度学习、表示学习、多任务/多目标、样本与特征体系、LLM等；\n4、拥有扎实工程能力，Python/C++/Go具备线上服务化、性能优化、问题定位能力；熟悉大数据链路，SQL、Spark/Flink、Hive/Kafka等部分；能处理大规模训练与特征计算；\n5、良好的沟通与推动能力，能将算法方案落到业务指标提升。\n\n加分项\n1、有广告投放链路经验：召回/预估/出价/预算/频控/转化建模、增量学习或实时策略；\n2、熟悉向量检索与索引、特征平台/画像平台、MLOps（训练、发布、监控、回滚）；\n3、有因果推断/增量评估/长期价值（LTV）相关经验。\n1、负责广告定向算法体系的设计、迭代与效果提升，涵盖：\n1）用户表征与意图建模：多源行为融合（浏览/搜索/互动/转化）、长短期兴趣建模、跨端/跨场景一致性；\n2）Lookalike与人群扩展：种子质量评估、扩展策略（召回+排序）、覆盖与精度平衡、冷启动与稀疏场景优化；\n3）Auto Targeting（自动定向）：自动生成定向人群、动态扩量、投放约束下的最优化（预算/频控/转化目标）；\n2、搭建与优化端到端闭环：数据→特征→训练→评估→上线→监控→迭代；\n3、推动线上实验体系建设：实验分层、指标体系、护栏指标、显著性与归因分析；\n4、与工程团队共建高性能线上推理与策略系统（低延迟、高吞吐、可观测、可回滚）；\n5、关注合规与用户体验：隐私保护、数据最小化、去偏与鲁棒性。\n1、本科及以上，计算机/统计/数学/机器学习等相关背景；\n2、机器学习/推荐/广告算法经验，能独立负责核心模块；\n3、熟悉常用模型与优化：LR/GBDT、深度学习、表示学习、多任务/多目标、样本与特征体系、LLM等；\n4、拥有扎实工程能力，Python/C++/Go具备线上服务化、性能优化、问题定位能力；熟悉大数据链路，SQL、Spark/Flink、Hive/Kafka等部分；能处理大规模训练与特征计算；\n5、良好的沟通与推动能力，能将算法方案落到业务指标提升。\n\n加分项\n1、有广告投放链路经验：召回/预估/出价/预算/频控/转化建模、增量学习或实时策略；\n2、熟悉向量检索与索引、特征平台/画像平台、MLOps（训练、发布、监控、回滚）；\n3、有因果推断/增量评估/长期价值（LTV）相关经验。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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