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luckysix
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快手商业化算法|多个团队 HC 充足(内部消息)

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  •   luckysix · 2 days ago · 1265 views
    方向主要是广告算法,覆盖模型、排序、竞价、投放策略、客户增长、品牌广告、内容理解、LLM/Agent 等。地点以北京/杭州为主,社招,有搜广推经历最好不过,没有也问题不大。

    我这边能提供内推,核心优势是:对商业化这边一些团队和业务方向比较熟,能尽量帮你避开一些不太建议去的组,这里懂的都懂,或你有明确意向也行(可能踩坑我会提醒)。

    感兴趣可以私信我,直接发简历到 [email protected] ,推前会确认信息,我也会轻筛,pass 与否,一般 1.5 个工作日内都会回复,下面附上基本的 JD 。

    广告算法工程师(偏模型)
    工作内容:负责广告 CTR/CVR/转化率/ROI 等预估模型,广告匹配、排序、召回、多任务推荐、跨域推荐、大促建模等模型迭代。
    技术方向:深度学习、推荐系统、强化学习、迁移学习、图神经网络、多模态/大模型、生成式推荐等。
    业务目标:提升广告投放效果、流量变现效率和广告主长期价值。
    岗位要求:熟悉 Python/C++ 至少一种,数据结构和算法基础扎实;具备机器学习、推荐系统、数据挖掘或计算广告经验。
    加分项:有广告/推荐系统线上经验,熟悉基本深度学习框架,有搜索广告、展示广告、用户增长或顶会论文经验。

    广告算法工程师(偏策略)
    工作内容:负责广告核心策略和机制设计,包括竞价、分配、oCPX 出价、流量优选、客户生态、投放链路优化等。
    技术方向:广告排序策略、出价策略、混排、客户增长/留存、行业差异化策略等。
    业务目标:提升流量变现效率、广告主投放效果、营销效率和客户长期增长。
    岗位要求:理解广告算法、业务和技术架构;具备较强数据分析、问题拆解和实验迭代能力;熟悉 Python/C++。
    加分项:有大型广告平台策略经验,做过竞价、召回、排序、oCPX 、品牌广告或客户增长相关方向。

    注:商业化是 C++ 引擎,不懂其实影响没那么大,据我所知一大半人入职前都不会。另外偏策略并不是指不做模型,像生成式出价、QCPX 发券、流量模型、行业模型等其实都在策略方向。
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