從學生到騰訊工程師：算法大賽如何助力他們踏入科技行業
三名學生(sheng)參加了一場他(ta)們曾經知(zhi)之甚少(shao)的競(jing)賽。如今，他(ta)們正影響(xiang)著數百萬人在線瀏覽(lan)廣告的方式。
章廠、黎強和(he)王(wang)昭冰(bing)（均為化名）是(shi)(shi)騰訊(xun)廣告的(de)同(tong)事(shi)。有趣的(de)是(shi)(shi)，他們的(de)職(zhi)業之旅始于(yu)“計劃(hua)外”的(de)。參賽之前，他們從未接(jie)觸過廣告行業，也未曾將其(qi)視為職(zhi)業發展(zhan)方向。
令這幾位(wei)早期(qi)參(can)賽的(de)(de)(de)“學(xue)長(chang)”欣(xin)慰的(de)(de)(de)是，如今這項年度大(da)賽累計已吸引(yin)全球(qiu)各地(di)數(shu)千名學(xue)生參(can)與。大(da)賽不僅是選手(shou)技術技能的(de)(de)(de)試金(jin)石，更是將課堂知識應(ying)用(yong)于真實業務場景(jing)并發揮影響力(li)的(de)(de)(de)快速通道(dao)。學(xue)生們自(zi)行組(zu)隊，奮戰數(shu)周，運用(yong)脫(tuo)敏后的(de)(de)(de)數(shu)據提出(chu)解決方案(an)，以提升數(shu)百(bai)萬用(yong)戶的(de)(de)(de)體驗。
本文中，章廠、黎強和王昭冰回(hui)顧(gu)了他(ta)(ta)們如(ru)何(he)走出舒適區(qu)、追(zhui)尋有意義的事業(ye)，以及為何(he)這場競賽成為他(ta)(ta)們職業(ye)生涯的轉折點。
章廠：預測人們想要什么，以及何時想要
2018年參賽時，章廠還在象牙(ya)塔攻讀計(ji)算機專業(ye)，他抱著挑(tiao)戰自(zi)我、嘗試(shi)新(xin)領域的想法報了名。
擺在他面(mian)前(qian)的挑戰是：當人們的興趣(qu)在一天(tian)中不斷變(bian)化時，如何預(yu)測他們是否會點擊廣(guang)告。
章(zhang)廠(chang)與團(tuan)隊(dui)設(she)計了能理解(jie)人們全天興趣(qu)變化(hua)的模(mo)型(xing)。例如(ru)，一個(ge)人早(zao)上可(ke)能搜索(suo)咖(ka)啡，傍晚則關注餐廳選擇。他們融合(he)(he)了多種預測模(mo)型(xing)，如(ru)同匯(hui)集專家意(yi)見一樣，讓預測更具可(ke)靠性。章(zhang)廠(chang)將數據清洗，并與精心調試的模(mo)型(xing)設(she)計相(xiang)結合(he)(he)，最終斬獲前二十強的好成績。
“參賽(sai)前我沒有(you)廣告(gao)方面的(de)(de)相(xiang)關(guan)背景。但通(tong)過比(bi)賽(sai)，我開始(shi)理(li)解(jie)這個行業的(de)(de)核心(xin)目標：規模化(hua)做出精準高效的(de)(de)決策(ce)。”
2019年畢(bi)業后，章廠加入騰訊。如今(jin)(jin)，他構(gou)建的(de)智能系(xi)統(tong)能實現在合(he)適(shi)(shi)的(de)時間(jian)向合(he)適(shi)(shi)的(de)人群展示(shi)合(he)適(shi)(shi)的(de)廣(guang)(guang)告。競賽中提(ti)出的(de)想法(fa)，即使(shi)用(yong)“新(xin)鮮(xian)度”特征(zheng)衡量產(chan)品新(xin)穎性(xing)與(yu)相關(guan)性(xing)，如今(jin)(jin)已經(jing)成(cheng)為(wei)騰訊廣(guang)(guang)告推薦系(xi)統(tong)常見的(de)數據(ju)處理(li)方式，讓廣(guang)(guang)告推薦的(de)點擊率提(ti)升2%，推進了騰訊廣告業務創新(xin)。
對(dui)于今年(nian)的參賽者，章廠(chang)建議：“即使不熟悉廣告行業(ye)也無須擔(dan)心(xin)。你要深(shen)入到數據中，發揮創造性思維(wei)，并與隊(dui)友碰撞想(xiang)法。”
黎強：破解時間難題
當章廠專注于研究用(yong)戶興趣變(bian)化時，黎強(qiang)攻克了另一個(ge)難題。在大連理(li)工大學(xue)讀研期間，他與兩(liang)名隊友組建了“Raymone”小隊（致敬(jing)籃球巨星勒(le)布朗·詹姆斯）角(jiao)逐(zhu)2017年賽事(shi)。
他們要挑戰的難題是：人(ren)們點擊(ji)廣告后(hou)未必立即下(xia)單，購買(mai)行為可能在數天后(hou)才會發生，如何構建一(yi)個預測購買(mai)行為的系統？
為此，團隊根(gen)據用戶購(gou)買周期對應(ying)用進行了分類。對于購(gou)買周期較(jiao)長的(de)應(ying)用，他(ta)們剔除了可(ke)能未包含已(yi)完(wan)成(cheng)購(gou)買行為的(de)近期數據；對于即時產(chan)生購(gou)買行為的(de)應(ying)用，則僅截取數小時內的(de)數據。這種根(gen)據時長做出的(de)調(diao)整顯著提升了模型精度，最終助其奪得亞軍。
“當時(shi)我們(men)(men)對廣告行業一無所知(zhi)(zhi)……但數據分(fen)析(xi)揭(jie)示的規律，幫助我們(men)(men)彌合了認知(zhi)(zhi)鴻溝(gou)。”
賽后(hou)黎(li)強隨(sui)即加(jia)入騰訊(xun)，他(ta)構建了(le)一套系統(tong)，幫助廣告客(ke)戶獲得更優的投放(fang)價格。如(ru)(ru)今，這套系統(tong)日均處理數千萬次(ci)請求。目前他(ta)正主導研究用(yong)戶行(xing)為隨(sui)時間如(ru)(ru)何變(bian)化，并開(kai)發相(xiang)關(guan)模型。
對于擔心缺乏經驗的選手，黎強表示：“只要愿(yuan)意學(xue)習并認真思考，你也(ye)能做到。”
王昭冰：串聯時間的點滴
王昭(zhao)冰(bing)的路徑與(yu)上述兩位同事截然(ran)不(bu)同。2017年，他作為(wei)香(xiang)港大學研究生(sheng)，獨自參加了首屆比賽，當時主要是希望學習新知(zhi)識。
王昭冰沒有(you)將每次(ci)用戶點擊或轉化視為孤(gu)立(li)事件，而是繪制出人們興趣隨時間變(bian)化的軌(gui)跡。通過追蹤這(zhe)些模式，他(ta)能夠更準(zhun)確地預測(ce)未來行為。他(ta)還開發了一個工(gong)具，在(zai)比賽期間自動測(ce)試和調整(zheng)模型，最(zui)終(zhong)躋身前十強。
這種被稱為用戶(hu)行為序列分析的(de)方法，后來被應(ying)用于(yu)騰訊(xun)的(de)廣告系統中。如(ru)今，王昭冰帶領團(tuan)隊致力于(yu)優化騰訊(xun)視頻、新(xin)聞和流媒(mei)體等平(ping)臺的(de)廣告投放(fang)效(xiao)果。
“這場(chang)競(jing)賽就像一座橋梁，將學術知識與實際應用連接起來。”
從技術(shu)人才晉升至管理崗(gang)位，王昭冰認為自己(ji)的(de)成長離(li)不(bu)開騰訊完善的(de)培訓與導(dao)(dao)師(shi)制度。“我(wo)(wo)的(de)導(dao)(dao)師(shi)幫我(wo)(wo)量身定制了成長計劃，此后(hou)我(wo)(wo)一直沿著這條路前(qian)進。”
開啟(qi)機遇，改變未來(lai)
章廠、黎強和(he)王昭冰通過算法(fa)大賽發現(xian)了此前從未預想過的(de)職業道路。他們的(de)經歷(li)表(biao)明，這類競賽的(de)意(yi)義遠不止贏得獎品，更(geng)(geng)能為(wei)選手(shou)開拓視野，創造更(geng)(geng)多(duo)不期而(er)遇的(de)可能性。
黎強說：“我原(yuan)本沒(mei)打算走這條路，但如果重來一次，我依(yi)然會做出相(xiang)同的選擇(ze)。”
算法大賽，邀你來戰
2025年騰訊廣告算法大(da)賽(sai)(sai)現已開(kai)放報名(ming)。今年的挑(tiao)戰聚焦前(qian)沿人工智能技術：多(duo)模態生成(cheng)式大(da)語言(yan)模型。參(can)賽(sai)(sai)選手(shou)將(jiang)獲得騰訊工程(cheng)師指導，并有機會贏取獎品、實習及潛在工作機會。
Nova報名參加了今年的比賽，她對(dui)此非(fei)常期待：“算法大賽這(zhe)次的題目是全模態，這(zhe)個（賽題范圍）隨便單(dan)拎一個出來，對(dui)于應屆生找工作都(dou)是很大的加分(fen)項(xiang)。這(zhe)就是它最(zui)大的意義。”
截止(zhi)時(shi)間：2025年7月31日
立即報名(ming)：
