资深用户增长算法工程师（投放方向）

多目标学习、因果推断、长期价值预估等方法对全网十亿用户建模，在广告主投放视角实现精准个性化出价和在线实时流量优选策略，优化产品在境内全渠道投放效果；

负责跨域学习预估与分层建模，动态生成高价值人群包及回传优选策略，结合在线学习实现跨渠道预算分配与调价，攻克跨境流量波动与转化质量难题，最大化全球LTV/ROI；

参与技术研究和创新，利用AIGC、多模态理解等技术优化素材分析生产链路，探索新的素材应用场景，吸引更多不同用户体验产品，优化投放获客规模；

对投放全链路进行优化迭代，依托运筹学、强化学习等方法构建端到端算法自动投放系统，提升投放效果和效率。

计算机、统计学、数学，运筹学或相关专业硕士及以上学历，5 年以上互联网广告/用户增长/推荐系统相关算法经验；

掌握扎实的计算机科学基础知识 (数据结构/算法/网络等) ，具备优秀的编码能力 (至少熟练掌握 C++/Java/Python 等一种主流开发语言)；

掌握机器学习的理论基础，熟悉经典的算法模型 (GBDT/LR/FM/DNN等) 和相关工具框架 (Tensorflow/PyTorch等)；

具有敏锐的数据分析和洞察能力，熟悉常见的大数据开发工具(Spark/Hive/Hadoop/Flink等)；

具有出色的解决问题能力、良好的理解沟通能力和优秀的团队合作意识，能够持续学习，有激情、乐于挑战。

有跨境业务或全球化产品广告投放项目经验；

在 KDD、RecSys、NeurIPS、ICML 等顶会发表过相关论文；

熟悉大模型（LLM/VLM）在广告创意或用户理解中的应用。