岗位职责（具体工作内容）工作可能涉及：1. 广告精排模型研发与迭代围绕点击率（CTR）和转化率（CVR）预估，探索用户行为序列建模、多任务学习等方法。挖掘搜索词、用户行为、广告素材及上下文特征，优化搜索词与广告的匹配建模。结合离线评估、线上实验和典型问题样本，定位特征、训练样本及模型问题，推动优化上线。2. 向量召回与生成式召回研发优化双塔模型、负样本构建及近似最近邻检索。探索基于生成模型的广告候选检索方法，参与方案验证与迭代。从相关性、召回覆盖率和检索延迟等维度评估不同方案，分析漏召回和低相关样本。3. 实验效果评估与数据报表建设分析点击率、转化率、广告收入等核心指标的变化。按流量场景、搜索词类型等维度拆解实验结果，结合典型样本定位收益来源和效果下降的原因。使用 SQL 和 Python 开发实验分析报表及日常监控看板，维护指标口径，跟踪模型上线后的表现。任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求）1.计算机、信息工程、人工智能、数据科学等相关专业硕士及以上在读；985/211&优先;海外名校优先；数学、统计类专业意愿较强也可考虑；2.熟悉机器学习/深度学习基础理论，了解常见模型（LR、GBDT、DNN、Transformer等）及其原理；3.熟练使用 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 中至少一种深度学习框架，具备良好的数据结构与算法基础；4.熟悉 SQL，能够完成数据提取、指标计算和基础分析，具备清晰的实验分析与问题定位思路；5.每周可保证4天以上实习时间，连续实习3个月以上。