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廣告行業(yè)算法測試工程師招聘簡介
在當今數(shù)字化營銷的浪潮中，廣告行業(yè)的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長。為了更好地應對這一趨勢，提升廣告投放的精準度和轉(zhuǎn)化率，我們正在尋找一位卓越的算法測試工程師，加入我們充滿活力與挑戰(zhàn)的團隊。
崗位職責
1. 海量數(shù)據(jù)處理：負責處理廣告行業(yè)DSP所產(chǎn)生的海量結(jié)構化與非結(jié)構化數(shù)據(jù)，運用分布式計算框架（如 Hadoop MapReduce、Spark Core）、流處理技術（如 Flink、Kafka Streams）等先進數(shù)據(jù)處理技術和工具，對數(shù)據(jù)進行清洗、脫敏、特征工程與深度分析，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性與可用性，為后續(xù)算法開發(fā)提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。
2. 算法包開發(fā)：依據(jù)業(yè)務需求和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，基于機器學習工程化流程，設計并開發(fā)包含特征提取、模型訓練、推理部署等模塊的算法包，將復雜的業(yè)務邏輯轉(zhuǎn)化為高效的算法模型（ctr預估模型、cvr預測模型、用戶畫像模型），通過離線訓練與在線推理結(jié)合的方式，實現(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)關注算法包在實際業(yè)務中的運行效果，通過A/B 測試、模型評估指標（如 auc、logloss、準確率、召回率）分析和實驗，運用模型壓縮、特征選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等技術，不斷對算法進行優(yōu)化和改進，提升算法的性能、穩(wěn)定性與實時性。
4. 業(yè)務協(xié)作：與業(yè)務部門緊密合作，深入了解業(yè)務需求和痛點，將算法成果通過API接口、離線數(shù)據(jù)包等形式有效應用于實際業(yè)務場景中，為業(yè)務發(fā)展提供有力的技術支持。同時，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
首先最需要對互聯(lián)網(wǎng)有濃厚興趣，因興趣而生熱愛并且忠于互聯(lián)網(wǎng)這些會讓自身有很強的驅(qū)動力持續(xù)攻堅！
1.問題解決能力：具有較強的分析和解決問題的能力，能夠快速定位和解決算法開發(fā)和運行過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)傾斜、模型過擬合、性能瓶頸等問題，具備良好的抗壓能力和應對挑戰(zhàn)的能力，對結(jié)果執(zhí)著，擅長多維測試。
2. 編程語言能力：熟悉并靈活使用至少一種編程語言，如 Python、Java、Go語言等，具備良好的編程習慣和代碼編寫能力，能夠靈活運用編程語言實現(xiàn)復雜的算法邏輯和數(shù)據(jù)處理流程。
3. 大數(shù)據(jù)技術：熟悉大數(shù)據(jù)處理技術體系，掌握 Hadoop、Spark、Flink 等大數(shù)據(jù)計算平臺的架構與原理及應用，能夠處理TB級大規(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，了解數(shù)據(jù)倉庫建模（如星型模型、雪花模型）。
4. 算法知識：具備扎實的機器學習、深度學習基礎知識，熟悉常見的算法模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost、LightGBM、神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN、RNN、Transformer）等，并能夠?qū)⑵鋺糜趶V告行業(yè)的數(shù)據(jù)處理和算法優(yōu)化中，了解強化學習在廣告推薦中的應用者優(yōu)先。
5. 數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗：有豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，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（如歸一化、標準化、離散化、特征交叉），能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為算法開發(fā)提供數(shù)據(jù)支持，有廣告行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)、廣告投放數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗者優(yōu)先。
6. 熟悉Appsflyer歸因邏輯，熟悉阿里云體系，如阿里云開源大數(shù)據(jù)平臺E-MapReduce, 有過從0開始搭建系統(tǒng)并主導完成整個項目的迭代優(yōu)先。