基于LLM多智能体技术在营销投放算法的应用

Job description

工作职责

• 结合强化学习、博弈论及LLM+RAG+Agent技术，构建商业广告场景下的自适应投放决策框架。
• 优化跨平台广告投放效率，推动全链路智能化与自动化决策闭环。
• 运用运筹规划求解、强化学习及生成式出价等前沿技术，突破出价效率与时效瓶颈。
• 深度优化广告投放的整体投资回报率（ROI）与用户生命周期价值（LTV）。 任职要求
• 计算机科学、数学、统计学等相关领域的本硕博在校生。
• 精通大模型优化手段，包括预训练、后训练、RAG、多智能体协作等前沿技术。
• 具备深厚的强化学习理论基础，且拥有强化学习业务落地的实战项目经验。
• 具备极强的数据洞察力与业务变现意识，能够应对复杂博弈场景。
• 拥有ACM等高水平编程竞赛获奖经历，或在顶级学术会议有论文发表经历者优先。