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校招广告场景下的生成式搜广推大模型技术研究-Ads Core（北京/上海）
北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 2027届毕业，获得博士学位，人工智能、计算机、自然语言处理、计算机视觉等相关专业优先
- 熟悉C++和Python，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，优先：有大规模数据挖掘、分布式计算经验，熟悉Hadoop、Spark框架
- 较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉深度学习算法，优先：发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurlPS、ACL、EMNLP 等顶会论文，或在Kaggle/ACM等顶级赛事中获得优异名次，熟悉TensorFlow/PyTorch框架和原理
- 熟悉搜广推算法、大语言模型、多模态大模型、深度学习、强化学习等相关领域
- 具备良好的工程意识，能结合工程优化设计并落地大模型方案
- 工作态度积极主动，有强烈的主人翁意识和良好的团队协作精神，愿意接受有挑战性的工作，具有刨根问底的精神；优秀的分析和解决问题的能力，逻辑清晰，具有严谨科学的实验习惯。
岗位描述
团队介绍：广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制
- 1. 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。
- 2. 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入最大化，实现广告主受众的完全探索。
- 3. 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。
课题介绍：本课题深耕TikTok全球化广告核心场景，聚焦生成式搜广推前沿技术创新与落地，深度融合大模型与广告业务，攻坚推荐大模型（Large Recommender Model）、大语言模型（LLM）领域的核心技术难题，打造具备自主决策能力的下一代智能广告引擎。
我们布局推荐大模型Scaling Law、端到端统一建模、基于多模态Semantic ID的用户行为序列统一建模、生成式全链路技术（生成式召回、生成式排序、AIGC素材生成、生成式出价）、广告投放智能Agent、超长序列建模、因果推断等前沿方向，应对千亿级特征、毫秒级响应的极致挑战，推动广告推荐向 Foundation Model 范式演进，实现变现效率与用户体验的双向跃升。
课题挑战：
- 1、探索推荐广告大模型Scaling Law，构建多模态语义统一建模的基础模型；
- 2、构建面向用户长期价值（LTV）和长周期ROAS的智能广告投放系统，实现商业价值与用户体验的双向平衡了；
- 3、优化大模型全流程训练与在线推理框架，平衡算力成本与实时响应性能，破解效果-延迟的落地瓶颈。
课题价值：
突破原有技术瓶颈，推动广告系统从“匹配”向“生成与推理”范式升级，提升全链路ROI、泛化性与决策智能化，沉淀行业领先技术壁垒，提升用户体验和商业价值。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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