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廣告行業(yè)算法測(cè)試工程師招聘簡(jiǎn)介
在當(dāng)今數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)的浪潮中，廣告行業(yè)的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)。為了更好地應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，提升廣告投放的精準(zhǔn)度和轉(zhuǎn)化率，我們正在尋找一位卓越的算法測(cè)試工程師，加入我們充滿(mǎn)活力與挑戰(zhàn)的團(tuán)隊(duì)。
崗位職責(zé)
1. 海量數(shù)據(jù)處理：負(fù)責(zé)處理廣告行業(yè)DSP所產(chǎn)生的海量結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，運(yùn)用分布式計(jì)算框架（如 Hadoop MapReduce、Spark Core）、流處理技術(shù)（如 Flink、Kafka Streams）等先進(jìn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)和工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、脫敏、特征工程與深度分析，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性與可用性，為后續(xù)算法開(kāi)發(fā)提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2. 算法包開(kāi)發(fā)：依據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，基于機(jī)器學(xué)習(xí)工程化流程，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)包含特征提取、模型訓(xùn)練、推理部署等模塊的算法包，將復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為高效的算法模型（ctr預(yù)估模型、cvr預(yù)測(cè)模型、用戶(hù)畫(huà)像模型），通過(guò)離線訓(xùn)練與在線推理結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)廣告投放效果的優(yōu)化，提高轉(zhuǎn)化率。
3. 算法優(yōu)化：持續(xù)關(guān)注算法包在實(shí)際業(yè)務(wù)中的運(yùn)行效果，通過(guò)A/B 測(cè)試、模型評(píng)估指標(biāo)（如 auc、logloss、準(zhǔn)確率、召回率）分析和實(shí)驗(yàn)，運(yùn)用模型壓縮、特征選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等技術(shù)，不斷對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提升算法的性能、穩(wěn)定性與實(shí)時(shí)性。
4. 業(yè)務(wù)協(xié)作：與業(yè)務(wù)部門(mén)緊密合作，深入了解業(yè)務(wù)需求和痛點(diǎn)，將算法成果通過(guò)API接口、離線數(shù)據(jù)包等形式有效應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。同時(shí)，結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)量的反饋，為算法的持續(xù)優(yōu)化提供方向。
任職要求
首先最需要對(duì)互聯(lián)網(wǎng)有濃厚興趣，因興趣而生熱愛(ài)并且忠于互聯(lián)網(wǎng)這些會(huì)讓自身有很強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)力持續(xù)攻堅(jiān)！
1.問(wèn)題解決能力：具有較強(qiáng)的分析和解決問(wèn)題的能力，能夠快速定位和解決算法開(kāi)發(fā)和運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)傾斜、模型過(guò)擬合、性能瓶頸等問(wèn)題，具備良好的抗壓能力和應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的能力，對(duì)結(jié)果執(zhí)著，擅長(zhǎng)多維測(cè)試。
2. 編程語(yǔ)言能力：熟悉并靈活使用至少一種編程語(yǔ)言，如 Python、Java、Go語(yǔ)言等，具備良好的編程習(xí)慣和代碼編寫(xiě)能力，能夠靈活運(yùn)用編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的算法邏輯和數(shù)據(jù)處理流程。
3. 大數(shù)據(jù)技術(shù)：熟悉大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體系，掌握 Hadoop、Spark、Flink 等大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的架構(gòu)與原理及應(yīng)用，能夠處理TB級(jí)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，具備Hive、Doris等大數(shù)據(jù)處理工具的使用經(jīng)驗(yàn)，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模（如星型模型、雪花模型）。
4. 算法知識(shí)：具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，熟悉常見(jiàn)的算法模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、LightGBM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN、RNN、Transformer）等，并能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于廣告行業(yè)的數(shù)據(jù)處理和算法優(yōu)化中，了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)在廣告推薦中的應(yīng)用者優(yōu)先。
5. 數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)：有豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析的流程和方法，掌握特征工程技術(shù)（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、離散化、特征交叉），能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為算法開(kāi)發(fā)提供數(shù)據(jù)支持，有廣告行業(yè)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、廣告投放數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 熟悉Appsflyer歸因邏輯，熟悉阿里云體系，如阿里云開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái)E-MapReduce, 有過(guò)從0開(kāi)始搭建系統(tǒng)并主導(dǎo)完成整個(gè)項(xiàng)目的迭代優(yōu)先。