酷澎
[NCA and TW Ads] Senior Staff Machine Learning Engineer
[NCA and TW Ads] Senior Staff Machine Learning Engineer
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
分布式系统
PyTorch
强化学习
TensorFlow
LLM
广告算法
RLHF
召回
排序
AI 估算 · 60k–90k
高级广告算法专家，上海大厂，10年以上经验，薪资竞争力强，月薪6-9万合理
职位详情
关于这个职位
该职位是酷澎广告团队的高级机器学习工程师，负责制定广告ML中长期技术路线图，主导LLM和生成式推荐技术在广告系统中的研究与落地，并驱动跨团队战略项目
您将深入参与召回、排序、竞价等核心算法的优化，同时指导团队成长，是技术方向的核心决策者
最低要求
计算机科学、统计学、数学等相关专业本科及以上学历（硕士/博士优先），10年以上机器学习相关工作经验，其中6年广告行业经验
熟练掌握 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，具备扎实的算法基础和系统设计能力
深入理解 Recall、Relevance、Ranking、Auction、Bidding 等广告核心算法原理，有主导过核心模块端到端优化的经验，具备架构级设计能力
精通 Two-Tower、Multi-Task Learning (MTL)、MMOE、Deep Interest Network (DIN)、SIM 等推荐/广告经典模型架构，并有改进或提出新架构的经验
具备强化学习在广告出价与预算分配中的深度实践经验，有 Offline RL、Contextual Bandit 或 Model-based RL 的实际落地案例
有大规模分布式 ML 系统设计和优化经验（数据规模 TB+，模型参数量亿级+）
工作职责
制定广告ML中长期路线图（1-3年），涵盖 Recall、Ads Relevance、Ranking、Auction、Auto Bidding 等核心领域，驱动技术方向与业务目标的深度对齐，指导团队完成业务指标
主导LLM/生成式推荐技术在广告系统中的研究与落地，探索以生成式模型替代传统“召回→粗排→精排→重排”多阶段级联架构的可行性路径，包括 Generative Retrieval（如 DSI、TIGER、GENRE）、Generative Re-ranking、以及基于 Sequence-to-Sequence 的用户行为建模等
有 RLHF 或 RLAIF 在推荐/广告模型对齐中的经验，能够将业务目标（Revenue、Relevance、UX）作为奖励信号优化生成策略
作为广告 ML 领域的技术权威，与广告业务、产品、数据工程、基础架构等多个部门的领导层深度协作，识别高价值技术机会，推动战略级项目落地
主导跨团队的复杂技术项目（如全链路模型升级、在线/离线一体化建设），协调多团队资源，确保项目按时高质量交付
指导和培养 Staff MLE 及高级工程师，通过技术评审、架构讨论、1:1 辅导等方式提升团队技术能力
主导技术招聘标准制定和面试流程，建设高水平 ML 技术团队
AI 洞察
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