广告算法工程师-预估模型方向

1. 负责到店综合广告 CTR/CVR 预估模型的优化与迭代，探索并推动生成式推荐/排序、多模态表征学习、端到端统一建模（One-Model 范式）等前沿方向在到店广告场景的落地，结合业务特点形成突破性技术方案。

2. 围绕业务发展对模型能力的需求，持续优化模型效果与迭代效率；负责预估模型 Pipeline 基建的持续优化与迭代，保障大规模训练与线上推理的高效稳定，支撑业务快速发展。

1. 熟悉常见机器学习原理和深度学习模型，具备CTR/CVR/RL/NLP/CV等模型落地实践经验。理解模型规模、数据规模与效果之间的关系，有一定的模型调参、特征优化、训练加速或线上推理优化实践经验；

2. 具备良好的编程能力，扎实的数据结构和算法基础；熟悉 Spark/Hive 等常用大数据处理框架，熟练使用 PyTorch/TensorFlow 等至少一种主流深度学习框架；对生成式推荐/排序、多模态表征学习、端到端统一建模等方向有基本了解或实践兴趣，有相关落地经验者优先；

3. 具备优秀的分析问题与解决问题能力，对前沿技术保持好奇心与学习热情，乐于挑战复杂业务问题，有良好的团队协作意识。

1. 负责美团、点评双平台到店综合广告核心推荐场景的流量变现与效果优化，直接影响平台商业化效率与广告主转化效果。

2. 团队技术氛围开放，持续探索生成式推荐/排序、端到端统一建模、大模型等前沿方向，并结合到店广告业务特点推动落地，鼓励创新突破。

3. 团队在国际顶级会议有多篇论文发表，注重前沿探索与工程落地并重，技术成长与行业影响力兼备。