搜索广告算法工程师（相关性&大模型排序）-商业算法
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AI 摘要智能生成
搜索广告正在经历从"统计模型 + 人工特征"到"
职位描述
团队在做什么 搜索广告正在经历从"统计模型 + 人工特征"到"LLM 理解 + 生成式排序"的范式切换。我们负责搜索广告最核心的两类模型——相关性判断模型（决定广告与 query 是否语义匹配）与 CTR/CVR 预估模型（决定流量分配与投放效果）——并推动它们整体向大模型架构演进：让模型不仅"算得准"，更能"读得懂"用户 query 与广告内容背后的真实意图。 1、负责搜索广告相关性判断与 CTR/CVR 预估模型的研发与升级，基于 LLM / 多模态技术重构语义匹配与效果预估能力，解决用户意图理解、广告内容理解、相关性判别等核心问题； 2、探索生成式排序（Generative Ranking）、LLM 精排打分等新范式在搜索广告场景的落地，推动排序模型从 encoder 打分向 decoder 生成/判别融合架构演进； 3、负责大模型在排序场景的训练与优化全链路：训练数据构建与清洗、SFT、偏好优化（DPO/RLHF）、大模型到小模型的知识蒸馏、效果评测体系搭建，兼顾效果与在线推理成本； 4、结合小红书图文/视频多模态内容与海量用户行为，攻克种草-转化长链路建模中的稀疏性、波动性难题，持续提升预估准确度与广告投放效果； 5、关注推理优化与在线架构（KV cache、前缀复用、量化/投机解码、低成本 serving），推动模型能力在延迟与算力约束下的工程落地； 6、探索 Agent 化智能评测、合成数据、模型即标注等前沿手段，建设可持续迭代的数据-模型飞轮。