返回信息流1.关于我们：
阿里妈妈展示广告算法团队，基于阿里生态内外海量用户/商家/媒体数据，面向全网流量每天实时进行千亿规模的广告投放，优化阿里展示广告技术体系，驱动业务增长，并推动技术持续走在行业前沿：精准建模用户兴趣以提升商业化效率，创新广告售卖机制和商业化模式以打开商业化天花板，设计和升级工程架构以支撑国内顶级规模的展示广告业务稳健和高效迭代，团队自主研发了大量的核心算法技术，如TDM、DIEN、DeepGSP、Neural Auction等。
2.团队代表性技术创新：
2017年：提出平台OCPC智能调价技术，引领国内广告业务走向广告收入和客户效果的双赢迭代。
2018年：探索OCPC智能调价和强化学习的结合，取得广告收入和客户效果的大幅提升。
2019年：实现合约广告和RTB广告统一、高效分配，在高度不确定性竞价环境下，带给合约广告主确定性营销价值。
2020年：开创性上线客户投放智能体和平台机制智能体的级联解耦机制架构，打开广告主效果和平台目标优化的天花板；开创性提出Auction Net，彻底实现面向后验多目标的分配端到端优化，打开Neural Auction时代大门。
2021年：首次提出Pre-Bidding&Pre-Auction，将单点升级系统全链路，更彻底的优化广告主和平台效果；提出Meta-RL Bidding，往千客千模的Bidding技术进一步迈进；提出面向真实反馈优化的Sparse Feedback Generalization，提升Auction优化能力；从广告主视角优化平台效率，建设客户全生命周期的成长技术体系持续创造更大的客户价值，搭建投前-投中-投后的全链路营销工具大幅度提升客户投放体验；自研动态定坑算法，实现给定商业化率下的广告推荐最优化融合，并全量部署到手淘核心推荐场景。
3.团队自主发表的论文：
[1] WWW 2022: MBCT: Tree-Based Feature-Aware Binning for Individual Uncertainty Calibration
[2] WWW 2022：On Designing a Two-stage Auction for Online Advertising
[3] WSDM 2022：A Cooperative-Competitive Multi-Agent Framework for Auto-bidding in Online Advertising
[4] KDD 2021：Neural Auction: End-to-End Learning of Auction Mechanisms for E-Commerce Advertising
[5] WSDM 2021：Optimizing Multiple Performance Metrics with Deep GSP Auctions for E-commerce Advertising
[6] ICML 2020：Dynamic Knapsack Optimization Towards Efficient Multi-Channel Sequential Advertising
[7] CIKM 2020：Learning to Infer User Hidden States for Online Sequential Advertising
[8] AAMAS 2020：Sequential Advertising Agent with Interpretable User Hidden Intents
[9] CIKM 2019: Learning to Advertise for Organic Traffic Maximization in E-Commerce Product Feeds
[10] CIKM 2019：Learning Adaptive Display Exposure for Real-Time Advertising
[11] KDD 2019：Bid Optimization by Multivariable Control in Display Advertising
[12] CIKM 2018：Budget Constrained Bidding by Model-free Reinforcement Learning in Display Advertising
[13] CIKM 2018：Real-Time Bidding with Multi-Agent Reinforcement Learning in Display Advertising
[14] KDD 2017：Optimized Cost Per Click in Taobao Display Advertising
4.我们在寻找这样的你：
我们欢迎秀儿！在这里，你可以和众多阿里星，顶会论文作者，行业技术大咖讨论技术，碰撞思维，秀出你的精彩！
我们欢迎硬核玩家！在这里，有超大规模电商数据，海量计算资源和全栈AI平台，如果你觉得还不够，欢迎来改写！
我们欢迎创新牛人！在这里，有着广袤的业务场景，你的每一个想法都有机会在这片土壤上落地、创造巨大的价值！
5.加入我们能给你带来什么：
[1] 技术落地的巨大业务价值。在这里，有超大规模电商数据，有着广袤的业务场景，你的每一个想法都有机会在这片土壤上落地、创造巨大的价值！
[2] 技术深度的提升。在这里，有各位行业技术大咖，还有顶尖高校合作项目，你可以和他们面对面讨论交流，碰撞思维，激发你的潜能！
6.提供的岗位：
广告算法实习生，面向23届毕业生。主要负责广告系统的核心召回、排序、竞价机制算法迭代和创新研发。
7.能力要求：
[1] 计算机/自动化、数学/上物理、电子工程/软件、人工智能等相关专业；
[2] 熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及应用有较深入的理解，具备较好的工程实现能力；
[3] 在机器学习、数据挖掘、计算广告学等相关领域顶会或期刊上发表论文者或有相应深入研究经历的同学优先；
[4] 在a.搜索、推荐、广告算法；b.深度学习、强化学习；c.自然语言处理；d.知识表示及推理；e.图像识别；f.统计机器学习；g.广告售卖机制等方向背景匹配的都可以来尝试；
[5] 聪明、自信，敢于突破，对技术有执着的追求和热爱。
8.写在最后：
楼主在当前部门暑期实习转正，亲测团队氛围融洽，业务核心，无PUA，无内卷加班，实习生均可参与迭代完整核心项目，简历投递后有高p面试官直接跟进辅导，面试通过后可随时入职，实习时长不限，往年暑期实习生几乎全部转正。欢迎你来和我们并肩作战，共同把业务规模做到万亿，开创更多新的顶尖技术，在广告领域留下浓墨重彩的一笔！简历投递邮箱：zehan.zzh@alibaba-inc.com，微信联系：zavier475
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job-info / #937524同步于 2022/3/7
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【内推】【实习】阿里妈妈展示广告核心算法团队2022暑期实习
zavier
2022/3/7镜像同步0 回复
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