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1. 預估方向：負責搜推廣預估模型、校準相關方向的算法策略研發，包括特征體系和模型創新，負責深度學習模型在用戶表征學習、召回模型、精排打分模型中的應用。 2. 機制方向：負責廣告機制策略優化，基于深度學習與運籌優化的深度結合，優化出價機制策略，滿足廣告主多約束多目標的保量投放需求，同時提升客戶效果與平臺收益；構建多目標約束優化框架（如收入、廣告主留存、生態公平性）建設生態健康的廣告系統。 3. 創意方向：負責搜索廣告動態創意模型策略算法優化工作：使用AIGC大模型根據客戶營銷信息，結合流量特征生成廣告創意物料，提升廣告創意物料供給的質量和營銷效果；負責搜索廣告創意物料-樣式組合優選模型：多模態創意-物料素材組合優選，為搜索廣告選擇創意物料和樣式組合，進而提升廣告營銷效果。 4. 流量增長：負責高德端內商業化廣告流量的增長，具體包括：在搜索引導、Query推薦等核心場景中，通過端內用戶行為的分析和挖掘，自動挖掘高價值廣告供給和Query數據，結合在線實時識別與預估用戶需求，主動進行精準化引導與分發，從而實現商業化廣告流量的高效提升。 5. NLP/相關性方向：負責搜索廣告的Query理解、觸發、bidword推薦、文本匹配、Query推薦等相關工作，熟悉并掌握主流的NLP算法，在保障廣告用戶體驗的前提下，提升廣告收 職位要求： 1. 優秀的溝通能力，能夠有效地與產品和運營團隊合作，推動業務發展。 2. 優秀的算法能力，熟練運用運籌優化、強化學習等方法進行在線流量分配決策，實現高效的廣告分發機制。 3. 擅長CTR預估的模型結構、特征及模型信號的迭代，熟悉廣告系統、推薦系統、信息流廣告的業務模式的優先。 4. 熟悉搜索算法、Query理解、相關性等等 5. 在多模態特征表達學習、多場景、多任務學習、標簽延遲建模等方面具有一定的實踐經驗的優先。 6. 有搜推廣算法應用和機器學習相關領域頂會或 期刊上發表論文者優先； 7. 參加過ACM或數據挖掘