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广告推荐模型算法工程师 深圳 分享
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收藏 CDG 点击了解更多BG信息 技术 一年以上工作经验 更新于年05月08日
渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。 岗位职责
随着广告业务的飞速发展，广告推荐模型正迎来新一轮的范式升级。我们将全面推进 Scaling Up（模型参数量级扩大 + 用户行为序列拉长），以期打破现有模型效果的天花板。
为了承接这一极具挑战的算法演进，我们正在打造新一代广告核心 Infra，全面拥抱原生 PyTorch 生态、全 GPU 训推链路以及基于 UV（User View）的高效样本训练模式等。
加入我们，你将主导这场技术变革，通过极致的算法和工程 Co-Design，大幅提升模型算法迭代效率，最终直接驱动公司营销业务核心 GMV 的增长。 1. 模型 Scaling Up：针对推荐大模型（超大参数量、超长序列特征等），设计并实现序列和非序列特征统一建模新范式。
2. 新一代架构演进：深度参与广告推荐系统核心 AI 基础设施（AI Infra）的设计与研发，推动从传统架构向基于原生 PyTorch 的新一代推荐训练/推理框架平滑升级。
3. 算法与工程 Co-Design：与底层 AI Infra 团队深度协同，深刻理解底层全 GPU 分布式训练（数据并行/模型并行/流水线并行）的特性，通过“算法适配算力”与“算力支撑算法”的双向优化，最大化模型迭代效率。
6. 业务赋能：深入理解广告推荐算法业务线（CTR/CVR预估等），通过底层工程架构和模型算法优化，提升模型实验效率，助力业务指标（收入、GMV等）达成。 岗位要求
1. 计算机、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机体系结构、操作系统、网络和数据结构基础。
2. 极佳的 C++ 和 Python 编程能力，...