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社招、实习均可职位描述 1、负责广告核心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； 2、重点行业广告匹配、排序算法策略的实现与优化； 3、客户策略机制设计，包括竞价、分配与客户生态优化等； 4、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。任职要求 1、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； 2、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2年以上搜索广告或展示广告相关经验； 3、数据驱动，有较强的数据挖掘能力和分析能力； 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； 2、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过paper。社招、实习均可，感兴趣同学可以简历发我邮箱982848327@qq.com，或者加微信yusk1991详聊 --------------------------------------------------------- 团队介绍：商业化算法部是快手核心算法部门，负责快手国内及海外多场景的变现算法研发，致力于建设领先的广告变现算法，通过算法驱动商业营销增长，不断优化用户和客户体验，引领行业创新型解决方案，推动行业变革。具体技术职责包括： ● 广告推荐模型：针对数亿网民 & 亿级广告库设计实现召回、排序（点击率、转化率）模型，实时预估多元异构广告的行为概率。涉及研发业界领先的超大规模深度学习模型，结合 meta learning、图学习、多模态建模、大语言模型等前沿技术，更精准地实现千人千面； ● 客户策略算法：构建业界领先的广告智能投放平台，通过售卖机制智能、投放工具智能、创意智能等，最大化广告主长短期收益。涉及运筹优化、强化学习、联邦学习、CV & NLP（视频理解、生成），博弈论等前沿技术，构建多 agent 博弈（平台与客户，客户之间）下的智能营销平台，实现平台和客户的多方利益优化。 ● 流量机制策略：针对每天百亿流量请求 & 数十种差异化场景，设计创新的拍卖机制和分配算法，在自然推荐、广告、电商、直播等多种流量混排下，提升快手商业化整体变现能力。涉及博弈论、计算经济学、uplift 建模 / 因果推断等技术和理论，探索带约束的价值最大化的机制策略实践。 ● 智能创意算法：负责商业化的创意理解和生成，在客户侧建设大规模创意设计与生产智能工具，提高广告主内容生产运营效率；流量侧建设多媒体内容理解基础技术体系，提高分发效率。涉及大语言模型（LLM）、扩散模型、多模态等为代表的前沿文本/图像/短视频的生成式AI的前沿技术探索和广告场景应用落地。团队成员多来自国内外顶尖高校，以及头部大厂核心团队，团队技术成果在KDD/WWW/ICLR/NIPS/CVPR/ICCV/AAAI等顶会上发表，并获得CIKM best paper，SIGIR best paper runner up等奖项。

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