工作职责：

-商业化核心算法建设：负责搜索/推荐场景的商业化算法研发，包括召回、粗排、精排、创意、竞价与出价机制等，持续提升广告收入、用户体验与生态健康度的综合收益
-排序与预估模型优化：主导 CTR/CVR/多目标预估模型的迭代，推进深度模型、序列建模、多任务学习、多场景联合建模等方向落地，提升预估精度与线上业务指标
-机制与策略设计：参与广告竞价机制、出价策略(oCPC/oCPM 等)、流量分配、预算平滑、控制系统(PID/强化学习)等设计与优化，平衡平台、广告主与用户三方利益
-用户体验与商业价值平衡：设计广告与自然结果的融合排序、频控与相关性过滤策略，在保障用户体验的前提下最大化商业价值
-全链路优化：从样本、特征、模型到线上服务，端到端优化，主导 A/B 实验设计、指标分析与效果归因，形成可复用的方法论

任职资格：

-计算机、数学、统计、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上搜索/推荐/广告等相关算法研发经验
-扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉 CTR/CVR 预估、排序学习(LTR)、多任务、多目标建模等核心技术
-熟练掌握C++/Go语言，熟悉 TensorFlow/PyTorch 等至少一种深度学习框架，具备大规模稀疏特征模型的训练与调优经验，熟悉大模型SFT微调技术
-具备扎实的工程能力，熟悉大数据处理(Spark/Hadoop/Flink 等)，能独立完成从数据到模型上线的全链路工作
-良好的数据分析与问题定位能力，能通过实验和数据驱动决策
-对业务有较强的敏感度和 owner 意识，能主动发现并推动机会点落地
-具备较强的抗压能力和结果导向，乐于在快速迭代的环境中解决复杂问题