广告算法工程师（信息流激励方向） - Ads Core

职位描述

团队介绍：Ads Core 是抖音集团广告业务体系中负责交易机制与智能决策的核心技术团队之一。

我们面对的是一个超大规模的商业化经济系统：一端是广告主和商家，希望在可控成本下获得订单、GMV、线索、用户增长和长期生意增长；另一端是抖音等产品中有限而高价值的用户流量。Ads Core 要解决的问题，是预算从哪里来、流量给到哪里，以及如何让每一次商业流量分配都更接近客户增量、用户体验和平台长期收入的共同最优。

团队覆盖出价与竞价、归因与信号、自动化投放、流量机制、激励增长等关键方向，通过机器学习、因果推断、强化学习、机制设计和大规模工程系统，把客户经营目标转化为平台可理解、可执行、可优化的交易决策。

技术上，Ads Core 处在超大规模、高并发、强约束的真实交易系统中。我们需要在每天海量请求里完成预算分配、实时出价、归因度量、自动化决策和流量机制优化；也需要在客户目标、用户体验和平台长期收入之间做多目标建模与系统决策。这里会持续产生因果归因、强化学习、机制设计、长期价值建模、大规模在线实验、实时工程系统等高难度问题，并要求算法能力真正落到线上交易链路和业务结果中。

加入 Ads Core，你将参与建设抖音集团广告业务最核心的底层系统：让广告主真正把生意做大，让用户体验持续被保护，让平台获得长期、合理、可持续的商业化收入。如果你希望在真实商业系统里把算法、机制和工程能力转化为可见的业务影响，这里会提供足够复杂、也足够有成长空间的问题。

1、参与抖音信息流激励与推荐场景的联合优化，围绕“内容分发×用户激励×广告投放”的协同决策，提升用户留存、活跃与长期LTV，同时兼顾广告商业化效率；

2、负责Feed场景下的个性化激励决策建模与策略优化，包括但不限于激励出价、内容感知建模与流量策略协同，探索不同内容、用户状态和推荐场景下激励对用户行为及长期价值的影响；

3、与推荐、广告、产品和工程团队深度协作，建设激励与推荐联动的算法机制，使激励决策能够充分考虑内容质量、用户兴趣、推荐分发效率和商业化目标，推动重点业务项目从0到1落地并持续迭代；

4、基于超大规模机器学习/深度学习系统，迭代激励决策范式，结合深度学习、因果推断、强化学习、运筹优化等方法，优化短期转化、长期留存和广告收益之间的多目标平衡；

5、跟进信息流激励产品形态和业务策略变化，持续探索激励在Feed场景中的最佳实践，沉淀可复用的算法能力和策略框架。

任职要求

1、具备扎实的编码能力和工程落地能力，熟悉C++，能够独立完成线上算法策略开发、实验迭代和问题排查；熟悉Python及常用数据分析/建模工具者优先；

2、具备扎实的数据结构、算法基础和机器学习基础，熟悉常见深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；

3、有推荐、广告、搜索等相关方向经验，理解召回、排序、出价、流量分配、多目标优化、用户长期价值建模等问题者优先；

4、具备较强的业务抽象和问题拆解能力，能够从复杂业务目标中识别关键优化问题，并通过数据分析、算法建模和线上实验持续推动指标提升；

5、具备较强的负责人意识和hands-on能力，能够在跨团队协作中独立推进项目落地，适合承担重点项目核心模块的设计、开发和迭代；

6、对前沿算法和真实业务问题结合有热情，愿意在推荐/广告系统中探索激励机制、长期价值优化和内容商业化协同的创新方法。