美团(meituan)招聘【北斗】广告大模型算法工程师 -【生成式广告】
招聘职位:
【北斗】广告大模型算法工程师 -【生成式广告】 搜索同类职位
岗位职责:
【愿景】
广告系统长期采用"召回→粗排→精排→出价→拍卖"的多级漏斗架构,各模块独立优化导致目标不一致,前链路制约后链路上限,漏斗效率折损大。
随着大模型与生成式技术的快速发展,工业界已在端到端生成式广告方向进行了系统性布局,验证了生成式框架在候选生成、全链路排序、创意生成和机制设计等环节的技术可行性,其强大的表征能力和良好的Scaling特性为广告系统的范式跃迁提供了新的可能性。本岗位致力于在探索如何利用生成式技术重塑整个广告系统,通过端到端的生成式广告大模型完成所有决策,打破多级漏斗框架,打开模型联合决策空间。
【你将参与】
1.生成式召回:突破传统检索范式,探索广告场景下的生成式候选生成方案,包括层次化语义ID设计(RQ-VAE/VQ-VAE)、以及召回与排序联合端到端优化。
2.生成式预估:设计支持大规模候选端到端打分的生成式排序框架,探索"预训练+业务对齐(RLHF/DPO)"的分阶段训练范式,解锁广告模型的Scaling规律,驱动系统从人工调参向算力堆叠迭代跃。
3.生成式创意:基于多模态大模型实现广告创意的自动生成与动态组合,结合用户实时意图的个性化创意定制,以及创意与广告主商业目标的对齐优化,提升创意与用户的匹配深度。
4.生成式机制:构建端到端可学习的广告拍卖机制,将出价、分配、计费纳入统一生成框架,建模广告外部性(排列位置、上下文交互对转化率的影响),在保证近似激励相容性(IC)的同时最大化平台RPM。
任职要求:
【任职资格】
2027届本科及以上学历,计算机、人工智能等相关专业,且以下条件至少满足一项:
1.在顶级期刊或学术会议以第一作者身份发表论文(或导师一作,自己为二作)。
2.在顶级大赛上获奖。
3.有大厂实验室实习经验,或有贡献突出的开源项目。
【为什么是我们】
1.核心业务场景:美团广告是公司核心商业化引擎,算法研究成果直接影响公司盈利,技术贡献可量化衡量。
2.顶级数据规模:亿级用户的本地生活广告场景,涵盖 toC 与 toB 多模态数据,真实工业约束(强稀疏信号、严格时延、多目标优化)构成国内最具挑战性的广告算法研究环境之一。
3.学术合作资源:团队与头部高校保持持续的联合研究合作,提供会议投稿支持与学术产出通道。
【愿景】
广告系统长期采用"召回→粗排→精排→出价→拍卖"的多级漏斗架构,各模块独立优化导致目标不一致,前链路制约后链路上限,漏斗效率折损大。
随着大模型与生成式技术的快速发展,工业界已在端到端生成式广告方向进行了系统性布局,验证了生成式框架在候选生成、全链路排序、创意生成和机制设计等环节的技术可行性,其强大的表征能力和良好的Scaling特性为广告系统的范式跃迁提供了新的可能性。本岗位致力于在探索如何利用生成式技术重塑整个广告系统,通过端到端的生成式广告大模型完成所有决策,打破多级漏斗框架,打开模型联合决策空间。
【你将参与】
1.生成式召回:突破传统检索范式,探索广告场景下的生成式候选生成方案,包括层次化语义ID设计(RQ-VAE/VQ-VAE)、以及召回与排序联合端到端优化。
2.生成式预估:设计支持大规模候选端到端打分的生成式排序框架,探索"预训练+业务对齐(RLHF/DPO)"的分阶段训练范式,解锁广告模型的Scaling规律,驱动系统从人工调参向算力堆叠迭代跃。
3.生成式创意:基于多模态大模型实现广告创意的自动生成与动态组合,结合用户实时意图的个性化创意定制,以及创意与广告主商业目标的对齐优化,提升创意与用户的匹配深度。
4.生成式机制:构建端到端可学习的广告拍卖机制,将出价、分配、计费纳入统一生成框架,建模广告外部性(排列位置、上下文交互对转化率的影响),在保证近似激励相容性(IC)的同时最大化平台RPM。
任职要求:
【任职资格】
2027届本科及以上学历,计算机、人工智能等相关专业,且以下条件至少满足一项:
1.在顶级期刊或学术会议以第一作者身份发表论文(或导师一作,自己为二作)。
2.在顶级大赛上获奖。
3.有大厂实验室实习经验,或有贡献突出的开源项目。
【为什么是我们】
1.核心业务场景:美团广告是公司核心商业化引擎,算法研究成果直接影响公司盈利,技术贡献可量化衡量。
2.顶级数据规模:亿级用户的本地生活广告场景,涵盖 toC 与 toB 多模态数据,真实工业约束(强稀疏信号、严格时延、多目标优化)构成国内最具挑战性的广告算法研究环境之一。
3.学术合作资源:团队与头部高校保持持续的联合研究合作,提供会议投稿支持与学术产出通道。
免责声明:
此信息由美团官网 (查看来源)审核并发布,我们转载该信息,仅出于传递更多就业招聘资讯、促进大学生及广大求职者就业之目的。该招聘职位信息的真实性、准确性、时效性及合法性均由原始发布方“美团官网”负责。我们作为信息转载平台,不构成求职建议,不涉及任何职业中介服务,不对其内容承担任何形式的保证责任。请用户在使用转载信息时保持审慎,自行判断并承担相应风险,求职请认准企业官方渠道!