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1. 預(yù)估方向：負(fù)責(zé)搜推廣預(yù)估模型、校準(zhǔn)相關(guān)方向的算法策略研發(fā)，包括特征體系和模型創(chuàng)新，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型在用戶表征學(xué)習(xí)、召回模型、精排打分模型中的應(yīng)用。 2. 機(jī)制方向：負(fù)責(zé)廣告機(jī)制策略優(yōu)化，基于深度學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化的深度結(jié)合，優(yōu)化出價(jià)機(jī)制策略，滿足廣告主多約束多目標(biāo)的保量投放需求，同時(shí)提升客戶效果與平臺(tái)收益；構(gòu)建多目標(biāo)約束優(yōu)化框架（如收入、廣告主留存、生態(tài)公平性）建設(shè)生態(tài)健康的廣告系統(tǒng)。 3. 創(chuàng)意方向：負(fù)責(zé)搜索廣告動(dòng)態(tài)創(chuàng)意模型策略算法優(yōu)化工作：使用AIGC大模型根據(jù)客戶營銷信息，結(jié)合流量特征生成廣告創(chuàng)意物料，提升廣告創(chuàng)意物料供給的質(zhì)量和營銷效果；負(fù)責(zé)搜索廣告創(chuàng)意物料-樣式組合優(yōu)選模型：多模態(tài)創(chuàng)意-物料素材組合優(yōu)選，為搜索廣告選擇創(chuàng)意物料和樣式組合，進(jìn)而提升廣告營銷效果。 4. 流量增長：負(fù)責(zé)高德端內(nèi)商業(yè)化廣告流量的增長，具體包括：在搜索引導(dǎo)、Query推薦等核心場景中，通過端內(nèi)用戶行為的分析和挖掘，自動(dòng)挖掘高價(jià)值廣告供給和Query數(shù)據(jù)，結(jié)合在線實(shí)時(shí)識(shí)別與預(yù)估用戶需求，主動(dòng)進(jìn)行精準(zhǔn)化引導(dǎo)與分發(fā)，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化廣告流量的高效提升。 5. NLP/相關(guān)性方向：負(fù)責(zé)搜索廣告的Query理解、觸發(fā)、bidword推薦、文本匹配、Query推薦等相關(guān)工作，熟悉并掌握主流的NLP算法，在保障廣告用戶體驗(yàn)的前提下，提升廣告收 職位要求： 1. 優(yōu)秀的溝通能力，能夠有效地與產(chǎn)品和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)合作，推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。 2. 優(yōu)秀的算法能力，熟練運(yùn)用運(yùn)籌優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行在線流量分配決策，實(shí)現(xiàn)高效的廣告分發(fā)機(jī)制。 3. 擅長CTR預(yù)估的模型結(jié)構(gòu)、特征及模型信號(hào)的迭代，熟悉廣告系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、信息流廣告的業(yè)務(wù)模式的優(yōu)先。 4. 熟悉搜索算法、Query理解、相關(guān)性等等 5. 在多模態(tài)特征表達(dá)學(xué)習(xí)、多場景、多任務(wù)學(xué)習(xí)、標(biāo)簽延遲建模等方面具有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先。 6. 有搜推廣算法應(yīng)用和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域頂會(huì)或 期刊上發(fā)表論文者優(yōu)先； 7. 參加過ACM或數(shù)據(jù)挖掘