锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1、创意优选与效果建模：面向 AIGC 素材，负责创意效果预估、个性化优选与组合优化等核心模型的研发迭代，涵盖 CTR/CVR 预估、用户与创意匹配、多目标建模等方向，提升搜索、信息流等场景下的广告投放效果；
2、创意表征与召回排序：运用多模态理解与大模型技术，融合创意内容、用户行为、生成策略及投放上下文，构建高质量的创意表征与特征体系，参与召回、粗排、精排全链路模型迭代，提升系统对 AIGC 素材的匹配、预估与分发能力；
3、素材冷启动与动态优选：从创意生产源头切入，结合生成策略、素材血缘关系与历史投放反馈，研究知识迁移、探索与利用等方法，建设投前筛选、投中探索与动态优选能力，解决新素材反馈稀疏、效果预估偏差等问题，提升优质素材的发现与起量效率；
4、创编与投放联合优化：探索强化学习等技术在素材选择、创意组合与自动化创编决策中的应用，以投放反馈指导 AIGC 素材生产与筛选策略，联动生成模型与优选模型迭代，打通“生成—优选—投放—反馈”闭环，推动优质创意的规模化供给与有效投放。
岗位要求
1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业；
2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，在广告、搜索、推荐等领域有算法研发经验，在 CTR/CVR 预估、召回排序、创意优选或多模态表征等至少一个方向具备深入实践，具备规模化业务落地经验者优先；
3、具备良好的编程与工程能力，熟练使用 Python / C++ 等编程语言，熟悉 PyTorch / TensorFlow 等至少一种深度学习框架，能够独立完成数据分析、模型训练、实验评估与线上迭代；
4、对数据和业务问题敏感，能够将实际问题抽象为算法问题并推动解决；自驱力强，沟通表达清晰，具备良好的跨团队协作能力，乐于在真实商业场景创造可衡量的业务价值；
5、有广告创意优选、AIGC 素材投放、素材冷启动、多模态建模或强化学习相关经验者优先；在顶会顶刊发表论文，或在开源项目、学术竞赛中表现优异者优先。