【加入我们】对话腾讯广告算法专家Jianbo：研究为本，应用为王

2011年，我在新加坡获得机器学习博士学位后，去了美国的大学当博士后，此后又相继在新加坡和美国硅谷工作了一段时间，2017年回国后，便加入了腾讯广告。

广告业务对我个人而言是一个全新的尝试，整体的业务内容偏大数据，对机器学习方面的依赖性很强，和我过往所学是一脉相承的。我在腾讯广告也经历过几个不同的项目，一开始做基础定向，后从事定向建模，再到自定义建模和现在的创意优选，一路都伴随着互联网行业和广告业务的迭代在快速成长。

在腾讯工作期间，我最大的改变是开始结合业务思考、解决问题，而不只从技术的角度入手。我需要学会和产品、运营、客户等不同的角色的伙伴去沟通，了解每个问题背后的逻辑，再拆解成各方向的问题逐个突破。在这个过程中，理解、定位和拆解问题的能力都是非常重要的，这也是我在加入腾讯之后逐渐摸索锻炼出来的能力。

其次是工作节奏比以前快很多，需要改变工作习惯，快速响应。在互联网行业，我们的产品需要快速迭代，面对问题需要快速给出解决方案。其实每个项目都需要投入大量的人力和时间才能解决好，但是当前的环境给我们的时间有限。所以我需要改变自己过往在科研的环境下花大量时间进行调研的工作习惯，而是通过和各方的沟通较为迅速地得出解决方案。

第三点是接触的人变多了，需要调整沟通技巧，更好地与他人协作。之前在研究院的时候打交道的人的范围很少，大家基本都是做研究的；加入腾讯以后，我平时接触的同学就有产品、运营、广告主，这些都是之前没有遇到过的，所以我也要学会用大家能明白的语言沟通技术问题，而且要理解对方背后的逻辑是什么，同时输出一些我自己的观点和看法，跟大家一起合力把项目做好。

第一个是以诚待人。

第二个是拥抱变化。

第三个是偏长线的思维。

我现在思考问题的时候，更多时候是从运营和广告主的角度出发，看他们的痛点是什么？想要解决什么问题？然后我们再去找对应的解法或者是找掌握解法的人，去和他们合作。我也不会只将眼光投到当前业务的某个具体问题，而是会把范围扩大、时间线拉长，看半年或一年之内我的解决方案所能产生的一些效应。所以我觉得深入理解业务背后的逻辑，从各个角度看待问题，并且在此基础上找到技术发展的方向和应用的范围，是非常重要的。

荐书：《深度学习推荐系统》（王喆 著）

这本书适合对推荐算法感兴趣的朋友们阅读，对很多应用研究都有帮助，包括音乐推荐、视频推荐、广告推荐等，同时跟后台的深度学习、机器学习都紧密相关。之前阅读文章的时候看到一句话送给大家，“花若盛开，蝴蝶自来。人若精彩，天自安排”。大家在工业界打拼，很多人会不自觉地刻意表现得很用力、很外显，但长期来看，我们还是应该多修炼自己的内功，把自己的能力积累好、沉淀好，机会自然就会到来。

文字来源 | CDG《战歌》

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