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岗位职责及目标 1.负责智能投放系统的技术研究与落地。结合LLM、上下文工程、多智能体系统等前沿技术构建新一代的自适应投放决策框架，赋予系统自主理解、决策、执行的能力，实现跨平台、全自动的智能投放； 2.负责广告召回与排序系统的迭代优化，支撑每日千亿级请求。探索并应用生成式召回与排序 (Generative Retrieval/Ranking)、文本语义理解、图神经网络、多模态召回等前沿召回范式，并优化个性化排序机制，实现用户意图的精准捕捉与高效匹配； 3.负责外投广告核心模型体系构建。运用深度学习、因果推断、多模态等技术，持续优化pCVR/pLTV/pΔLTV/pCTR等关键预估模型，攻坚延迟转化归因、多目标融合等业界难题，打造行业先进的模型预测能力； 4.主导RTA实时出价与报价策略升级。运用强化学习、规划求解、生成式出价、博弈论等技术，突破海量场景下的竞价效率瓶颈，实现平台、用户与广告主多方目标的动态平衡，显著提升广告投放ROI。 任职要求 1.计算机科学、数学、统计学等相关专业；广告、推荐、搜索等相关领域的算法研发经验优先； 2.精通TensorFlow/PyTorch等深度学习框架；具备扎实的算法与数据结构功底，熟练掌握Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，有大规模机器学习系统性能优化经验者优先； 3.深入理解LLM、深度学习、因果推断、强化学习等核心算法原理，并具备将前沿理论快速转化为业务价值的落地能力； 4.具备RTA出价、智能体开发或营销增长（Marketing Growth）项目经验； 5.熟悉广告召回/排序系统，在生成式召排、语义/多模态/图召回或多目标排序方面有深入实践； 6.熟悉广告机制，对博弈论或跨平台竞价决策有深刻理解； 7.符合京东价值观：“客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。

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【岗位要求】 1. 有相关工作经验； 2. 熟练运用CDR、PS等平面设计软件； 3. 积极进取、责任心强、能创新突破；4. 沟通能力强、文案功底好； 5. 能独立应对工作，遇事及时反馈，不推脱。

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岗位职责： 1.设计并实现风控模型，包括但不限于反欺诈、信用评分、行为风险识别等算法 2. 基于海量用户数据进行特征工程、模型训练与效果评估，持续优化模型性能 3.与业务、产品、数据团队协同，将算法能力落地为可执行的风险策略与系统方案 4.跟踪前沿风控技术（如图神经网络、联邦学习、实时风控引擎等），推动技术升级与创新应用 5. 编写技术文档，支持模型上线、监控及迭代维护，保障线上服务稳定性与合规性 任职要求： 1. 熟悉主流机器学习/深度学习算法，掌握Python/Scala/Java中至少一门编程语言 2.具备风控建模实战经验，熟悉AUC、KS、PSI等核心评估指标及调优方法 3.熟悉Hadoop/Spark/Flink等大数据处理框架，有实时风控或离线建模项目经验者优先 4. 具备良好的逻辑思维与跨团队沟通能力，能独立推进算法从0到1落地 5. 认真负责，关注金融合规与数据安全，具备较强的风险敏感度