广告基础模型算法工程师-商业算法

广告基座大模型构建：负责广告基座大模型的构建与优化，推动CTR/CVR/LTR等传统模型范式的升级，探索多维度Scaling Law、序列生成式建模、广告LLM/多模态大模型建模等前沿方向，构建大模型时代下广告系统的新模型体系与迭代范式。

Scaling Law与序列生成式建模：探索广告系统面向Scaling Law、序列生成式的升级演化，包括全域超长序列端到端建模、序列的多模态Tokenizer设计、模型Scaling Up等广告大模型核心技术，并协同AI Infra团队完成架构升级。

广告LLM/多模态大模型建模：探索广告LLM和广告多模态大模型的建模方式，增强广告内容理解、用户意图理解、知识推理能力，推动模型从“判别式”向“生成式推理”范式演进。

跨链路、跨业务One Model大模型：探索跨链路、跨业务的基座One Model大模型，统一建模多场景、多目标广告系统，提升模型泛化能力与整体变现效率。

AI Agent自动化研究迭代范式：探索AI Agent自动化研究新迭代范式，推动广告模型研发从人工驱动向智能体驱动的自动化、自适应演进。 （满足以上任一方向即可）

计算机相关专业优先；

具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，至少熟练java/python/golang/c++其中一种开发语言，熟练掌握tensorflow/pytorch；

熟悉机器学习、数据挖掘、NLP、多模态等一个或多个领域，有计算广告、推荐系统、搜索引擎等相关经验者优先；

有广告/推荐/搜索大模型经验、以及LLM/多模态大模型在广告/推荐/搜索的应用经验者优先，有相关论文、ACM竞赛、算法竞赛获奖者更佳；

具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲，具备良好的沟通协作和抗压能力；

良好的沟通能力和逻辑思维能力，善于发现和推理不同事物之间的关系和影响。