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广告算法工程师（J106770）
广告算法工程师（J106770）
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 5.5–9.5万 · AI 参考估算
新加坡共和国
高级经验
硕士
全职员工仅现场办公推荐系统
推荐系统
A/B测试
Ctr/Cvr预估
Pytorch
Sql
Tensorflow
推荐系统
深度学习
计算广告
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖大厂核心算法岗、技术栈前沿、业务驱动性强、WLB未明确
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
7.5万
比推荐系统中位数高
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 1380 个在招 · 其中推荐系统 11 个
市场机会
选择面较广
推荐系统 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于广告核心链路的深度学习模型研发，涵盖CTR/CVR预估、出价策略优化及广告排序
候选人需运用Transformer等前沿架构解决复杂业务问题，协同搭建高扩展特征管道，主导模型线上部署与A/B测试迭代
同时持续追踪计算广告与AI领域最新进展，推动技术成果向实际商业价值转化
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、机器学习、人工智能或相关专业
年以上搜/广/推算法工作经历
熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，具备扎实工程实践经验
深入理解深度学习理论，包括表示学习、注意力机制、序列建模等
有大规模分布式训练与模型部署上线经验
精通 Python 与 SQL
熟悉大数据技术栈（如 Spark、Hive）者优先
优秀的问题解决能力与沟通能力，热衷于用 AI 技术创造真实业务价值
工作职责
针对广告核心任务（如 CTR/CVR 预估、出价优化、广告排序），设计、开发并部署基于深度学习的模型
研究并应用前沿深度学习架构（如 Transformer、多任务学习、DeepFM、DIN/DIEN 等），解决实际广告业务问题
与数据工程师合作搭建高可扩展的特征 pipeline，与产品团队协作将模型集成到线上生产系统
开展严谨的离线评估与线上 A/B 测试，验证模型效果并推动持续迭代优化
跟踪深度学习、推荐系统、计算广告领域的最新进展，并探索其在业务中的落地应用
优先资格
熟悉大数据技术栈（如 Spark、Hive）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托顶级流量与海量数据资源，技术落地场景丰富且业务影响力直接
- 接触最前沿的深度学习架构与工业级分布式训练体系
- 国际化平台视野，利于积累跨国科技大厂履历
- 核心广告指标优化进入深水区，模型边际提升难度极大
- 适合追求技术深度与业务价值强结合、抗压能力强且希望在国际一线科技公司深耕算法领域的资深从业者
缺点 / 挑战
- 需频繁应对线上高并发低延迟的工程挑战
- KPI导向明确，A/B测试与业务指标压力较高
角色解读
- 可向首席算法科学家或广告技术负责人方向发展
- 亦可横向拓展至推荐系统、大模型商业化应用或跨领域AI产品经理
- 长期积累可成为计算广告与机器学习交叉领域的行业专家
- 负责广告核心链路（点击率/转化率预估、出价策略、排序）的深度学习模型研发与线上部署
- 主导特征工程管道搭建，协同产研团队完成模型集成与A/B测试迭代
- 持续追踪前沿AI技术并推动其在商业广告场景中的落地转化
- 扎实的深度学习理论基础与PyTorch/TensorFlow实战能力
- 精通大规模分布式训练与高并发模型部署
- 熟练掌握Python/SQL及Spark/Hive等大数据处理工具
- 具备严谨的实验设计与A/B测试分析能力
申请策略
- 提前研究目标公司国际广告生态的技术特点
- 面试时准备完整的“问题定义-方案设计-实验验证-业务复盘”案例
- 突出5年以上搜广推算法实战经验，量化模型上线后的业务收益（如CTR/CVR提升百分比、收入增长贡献）
- 详细列举分布式训练与高并发部署的具体架构与性能优化成果
- 强化Transformer变体与多任务学习在广告场景的调优技巧
- 补充MLOps与模型服务化（Serving）工程实践
- 提升对线上实时特征流处理与低延迟推理的理解
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，强调业务背景、技术方案对比、实验设计严谨性（如分层抽样、显著性检验）及最终业务收益
- 突出工程落地中的难点突破与协作经验
- 请分享一个你主导的CTR/CVR预估模型优化案例，重点说明特征工程与模型结构的选择依据
- 如何设计并解读线上A/B测试以证明模型效果？遇到冷启动或数据稀疏问题时如何解决？
- 复习深度学习经典论文（DeepFM, DIN, DIEN, MMOE等）及其数学原理
- 准备1-2个完整的项目复盘，涵盖从离线评估到线上灰度发布的全流程
- 了解计算广告基础理论与竞价机制
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
头部科技企业通常提供符合新加坡市场水准的竞争力薪资与完善福利，但具体薪酬范围未公开披露。
薪资信号未披露（AI估算：5.5千–9.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦前沿深度学习架构与大规模分布式训练，技术栈高度现代化，且依托强大科研氛围与业务场景，个人技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、Transformer、DeepFM、DIN/DIEN、Spark、Hive
业务类型profit_center
工作生活
60中等
职位描述未明确提及弹性工时或远程办公政策，通常互联网大厂核心算法岗需保持较高节奏，WLB视具体团队而定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位致力于通过AI技术优化广告匹配效率，直接赋能商业变现与创作者生态，具有明确的商业价值与技术使命感。
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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