哔哩哔哩
资深品牌广告算法工程师
资深品牌广告算法工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
因果推断
多目标排序
广告算法
强化学习
机器学习
深度学习
运筹优化
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心商业化团队、技术栈前沿、成长空间大，但大促期间保障压力较大。
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
4.8万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 800 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责哔哩哔哩品牌广告算法与策略的建设与优化，涵盖信息流、播放页等核心场景的合约广告流量分配与保量交付
你需要通过机器学习、深度学习等技术提升CTR、唤端率及创意优选效果，并为大促等重点营销项目提供算法保障
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计、运筹学等相关专业
三年以上广告、推荐、搜索或流量策略相关经验，有品牌广告、合约广告或大型营销项目经验者优先
熟悉广告系统架构，理解合约广告、竞价广告的流量分配、排序、频控、预算节奏及交付机制
熟悉机器学习、深度学习、运筹优化、强化学习或因果推断等技术，有预估、排序或策略优化项目经验
具备库存预估、在线流量分配、多目标优化、创意优选或大促保障相关实践经验者优先
熟练掌握 Python、C++、Java 等至少一种开发语言，具备扎实的数据分析和工程落地能力
具备较强的业务理解、系统性分析和跨团队协作能力，能够独立负责复杂算法策略项目
工作职责
负责品牌广告算法与策略建设，覆盖信息流、Story、播放页等核心场景，持续优化合约广告的流量分配、保量交付及投放效果
建设合约广告保量优化能力，围绕库存预估、流量预分配、预算节奏、交付风险预警及动态补量等环节，提升订单履约率和流量利用效率
负责品牌广告 CTR、唤端率等效果优化，建设点击与唤端预估、多目标排序及人群优选策略，兼顾品牌曝光、用户体验和后链路行为
建设创意优选能力，基于素材内容、用户兴趣、广告场景和实时反馈，优化创意探索、轮播与动态分配，提升素材利用效率及投放效果
负责大促、首发、直播等重点营销项目的算法保障，完善流量预估、容量规划、策略预案、实时监控和异常调控机制
与广告排序、流量策略、投放平台、商业产品及销售运营团队协同，推动品牌广告算法能力持续迭代和规模化落地
优先资格
有品牌广告、合约广告或大型营销项目经验者优先
具备库存预估、在线流量分配、多目标优化、创意优选或大促保障相关实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心商业化团队，业务场景丰富（信息流、Story、播放页），能接触到高并发、大流量的真实工业级广告系统
- 技术栈前沿，涵盖深度学习、强化学习、因果推断等，技术壁垒高，职业发展前景广阔
- 适合具备3年以上广告或推荐算法经验，对商业化变现有浓厚兴趣，且具备较强工程落地与跨团队协作能力的算法工程师
缺点 / 挑战
- 广告算法直接挂钩营收，对交付效果和系统稳定性要求极高，大促期间可能面临较大的保障压力
- 需要频繁与产品、运营、销售等多团队协同，沟通与推动落地的成本较高
角色解读
- 纵向可深耕广告算法领域，成为广告算法技术专家或架构师
- 横向可向商业化产品负责人或技术管理方向发展，统筹更大范围的业务线
- 负责B站品牌广告（合约广告）的核心算法策略，包括流量分配、保量交付和效果优化
- 利用机器学习和运筹优化技术提升CTR、唤端率，并优化创意素材的动态分配
- 为大促、直播等大型营销活动提供流量预估、容量规划及异常调控的算法保障
- 扎实的机器学习、深度学习及运筹优化理论基础，熟悉广告系统架构及流量分配机制
- 熟练掌握Python/C++/Java等编程语言，具备将复杂算法策略工程化落地的能力
- 具备优秀的业务理解力与跨团队协同推动项目落地的能力
申请策略
- 在简历或面试中展现对B站社区生态与商业化平衡的理解，强调如何在保障用户体验的前提下提升广告效果
- 重点突出在广告、推荐或搜索领域的实际项目经验，特别是合约广告保量、CTR预估或多目标排序的落地成果
- 量化过往项目带来的业务收益（如履约率提升、CTR提升幅度等）
- 深入复习运筹优化、强化学习或因果推断在流量分配和预算控制中的应用
- 了解B站当前的商业化产品矩阵及品牌广告的核心玩法
面试指南
- STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、工程落地的细节以及最终的业务收益
- 对于系统设计问题，采用“需求分析-架构设计-核心算法-工程实现-监控兜底”的框架
- 请详细介绍一个你主导过的合约广告保量或流量分配优化项目，遇到了什么技术难点？
- 在多目标排序中，如何平衡品牌曝光、用户体验和后链路转化行为？
- 针对大促等突发大流量场景，你的流量预估和异常调控策略是怎样的？
- 请解释一下因果推断或强化学习在广告预算节奏控制中的具体应用
- 准备1-2个深度参与的核心项目，能够讲透其中的算法细节和踩坑经验
- 熟悉B站广告系统的基本逻辑，了解业界最新的广告算法论文或开源方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
资深算法岗在上海具有较高的市场竞争力，薪资水平处于行业中上游，且商业化核心团队的绩效奖金通常与业务结果挂钩。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及深度学习、强化学习等前沿技术在复杂工业场景的应用，技术深度与广度兼备，能极大提升个人在商业化算法领域的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、机器学习、深度学习、运筹优化、强化学习、因果推断、多目标排序
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD中未提及工作模式与加班情况，但作为核心商业化算法岗且涉及大促保障，工作节奏可能较快，WLB情况无法明确判断。
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
70中等
广告算法主要服务于商业变现，社会价值属性相对中性，但支撑了创作者生态和商业平台的良性循环。
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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