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
，包括特征體係和模型創新，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. 機製方向：fuzeguanggaojizhicelveyouhua
，jiyushenduxuexiyuyunchouyouhuadeshendujiehe
，youhuachujiajizhicelve，manzuguanggaozhuduoyueshuduomubiaodebaoliangtoufangxuqiu，tongshitishengkehuxiaoguoyupingtaishouyi
；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係統。 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
，熟悉並掌握主流的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製。 3. 擅長CTR預估的模型結構、特征及模型信號的迭代，熟悉廣告係統、推薦係統、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、標簽延遲建模等方麵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