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商业化算法工程师（J106569）
商业化算法工程师（J106569）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ctr/Cvr预估
Go
Pytorch
Tensorflow
大模型微调
推荐系统
机器学习
深度学习
竞价策略
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
核心算法岗、技术前沿、成长空间大、业务压力大、WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
与机器学习工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1300 个在招 · 其中机器学习工程 25 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 510 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责搜索与推荐场景下的商业化算法研发，涵盖召回、排序、竞价机制等核心模块
候选人需主导CTR/CVR预估模型迭代与多目标学习落地，结合大模型微调技术优化全链路效果
同时负责广告与自然结果的融合策略设计，通过A/B实验与数据归因，在保障用户体验的前提下最大化商业收益
最低要求
计算机、数学、统计、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年以上搜索/推荐/广告等相关算法研发经验
扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉 CTR/CVR 预估、排序学习(LTR)、多任务、多目标建模等核心技术
熟练掌握C++/Go语言，熟悉 TensorFlow/PyTorch 等至少一种深度学习框架，具备大规模稀疏特征模型的训练与调优经验，熟悉大模型SFT微调技术
具备扎实的工程能力，熟悉大数据处理(Spark/Hadoop/Flink 等)，能独立完成从数据到模型上线的全链路工作
良好的数据分析与问题定位能力，能通过实验和数据驱动决策
对业务有较强的敏感度和 owner 意识，能主动发现并推动机会点落地
具备较强的抗压能力和结果导向，乐于在快速迭代的环境中解决复杂问题
工作职责
商业化核心算法建设：负责搜索/推荐场景的商业化算法研发，包括召回、粗排、精排、创意、竞价与出价机制等，持续提升广告收入、用户体验与生态健康度的综合收益
排序与预估模型优化：主导 CTR/CVR/多目标预估模型的迭代，推进深度模型、序列建模、多任务学习、多场景联合建模等方向落地，提升预估精度与线上业务指标
机制与策略设计：参与广告竞价机制、出价策略(oCPC/oCPM 等)、流量分配、预算平滑、控制系统(PID/强化学习)等设计与优化，平衡平台、广告主与用户三方利益
用户体验与商业价值平衡：设计广告与自然结果的融合排序、频控与相关性过滤策略，在保障用户体验的前提下最大化商业价值
全链路优化：从样本、特征、模型到线上服务，端到端优化，主导 A/B 实验设计、指标分析与效果归因，形成可复用的方法论
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿且体系完善，内部技术交流氛围浓厚
- 平台资源丰富，有利于长期职业背书与行业影响力积累
- 跨部门协作频繁，需兼顾多方利益诉求与沟通成本
- 技术迭代迅速，需保持高强度自主学习与知识更新
- 适合热爱算法研究、具备扎实工程基础、抗压能力强且对商业化变现有敏锐洞察的技术人才
缺点 / 挑战
- 接触海量真实业务数据与高并发场景，技术挑战性强
- 业务指标压力大，需持续应对高实时性与稳定性要求
角色解读
- 向资深算法专家或技术负责人方向发展，主导核心架构设计
- 横向拓展至推荐系统整体架构或商业化策略领域
- 积累行业影响力后转向技术管理或独立负责创新业务线
- 负责搜索与推荐场景的广告算法研发，覆盖召回、排序、竞价等核心模块
- 主导CTR/CVR预估模型迭代与多目标学习落地，提升线上业务指标
- 设计竞价策略与流量分配机制，平衡平台、广告主与用户三方利益
- 通过A/B实验与数据归因实现全链路效果优化，输出可复用方法论
- 扎实的机器学习/深度学习基础，精通多任务与多目标建模技术
- 熟练掌握C++/Go编程语言及主流AI框架，具备大规模稀疏特征处理能力
- 熟悉大模型SFT微调技术在推荐场景的落地应用
- 具备强工程落地能力，能独立完成从数据处理到模型上线的全链路工作
申请策略
- 提前了解目标公司商业化产品矩阵与当前技术痛点，准备针对性案例
- 突出搜索/推荐/广告算法相关项目经验，量化模型优化带来的业务指标提升
- 展示全链路开发与A/B实验主导经历，体现数据驱动决策能力
- 强调大模型微调或序列建模等前沿技术的实际落地成果
- 深入掌握多任务学习与序列建模最新进展，关注负迁移问题解决
- 补充大模型在推荐场景的应用实践与推理加速技巧
- 强化分布式训练、性能调优与线上服务治理能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，清晰交代业务背景、方案选型依据与实验设计逻辑
- 重点突出数据指标监控、异常排查路径与最终业务收益，展现闭环思维
- 结合理论推导与工程实践，说明技术选型的权衡考量与后续迭代计划
- 如何设计多目标预估模型并有效解决负迁移问题？
- 大模型SFT在推荐场景中有哪些落地难点与优化思路？
- 如何量化并平衡广告收入与用户体验之间的冲突？
- 请分享一个你主导的A/B实验，详细说明实验设计与归因分析过程
- 复习深度学习经典论文与工业界落地案例，梳理模型底层原理
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
薪资处于行业中上水平，福利体系完善，稳定性强，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
提供前沿技术应用场景与海量数据支撑，内部技术氛围浓厚，晋升通道明确，极大促进专业技能成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CTR/CVR预估、多任务学习、大模型SFT、强化学习、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
60中等
核心业务岗通常面临较大业绩压力与迭代节奏，工作强度可能较高，WLB存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
致力于优化广告生态与用户体验平衡，对平台商业化健康度有直接贡献，具有一定社会与经济价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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