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(san)名學生參加(jia)了一場他們曾經知(zhi)之甚少的競賽。如今，他們正影響著數百萬人在線瀏(liu)覽(lan)廣告的方式。
章廠、黎強(qiang)和王昭(zhao)冰（均為(wei)化名）是騰訊廣告的(de)同事。有趣的(de)是，他們的(de)職(zhi)業(ye)之旅(lv)始于“計(ji)劃外”的(de)。參賽之前，他們從未(wei)接觸過廣告行業(ye)，也(ye)未(wei)曾將其(qi)視為(wei)職(zhi)業(ye)發(fa)展方向。
令這幾(ji)位(wei)早期參賽(sai)的“學長”欣慰(wei)的是，如今(jin)這項(xiang)年(nian)度大賽(sai)累計已吸引(yin)全球各地數(shu)千名學生參與(yu)。大賽(sai)不(bu)僅是選手技術技能(neng)的試(shi)金石(shi)，更是將(jiang)課堂知識(shi)應(ying)用于(yu)真(zhen)實業務場景并(bing)發揮影(ying)響力的快速通(tong)道。學生們自行組隊，奮戰數(shu)周(zhou)，運用脫敏后的數(shu)據提(ti)出解決方(fang)案(an)，以提(ti)升數(shu)百萬用戶(hu)的體(ti)驗。
本文中，章廠(chang)、黎強和王昭(zhao)冰(bing)回顧了(le)他(ta)們(men)如(ru)何走出舒適區、追尋有意義(yi)的事(shi)業，以及(ji)為何這(zhe)場競(jing)賽成為他(ta)們(men)職業生(sheng)涯的轉(zhuan)折點(dian)。
章廠：預測人們想要什么，以及何時想要
2018年參賽時，章(zhang)廠還在象牙塔攻讀計算機專業，他抱著挑戰自我、嘗試新領域的(de)想法報了名。
擺在(zai)他面前的挑戰是(shi)：當(dang)人(ren)們的興趣在(zai)一天中不斷變化時(shi)，如何預測(ce)他們是(shi)否會點(dian)擊廣告(gao)。
章(zhang)廠(chang)與(yu)團隊設計了(le)能理解人們(men)全(quan)天興(xing)趣變化的模(mo)(mo)型(xing)(xing)。例如(ru)，一個人早上可能搜索咖啡(fei)，傍晚(wan)則關(guan)注餐廳選擇。他們(men)融合了(le)多(duo)種預(yu)測(ce)模(mo)(mo)型(xing)(xing)，如(ru)同匯集專家意見一樣，讓(rang)預(yu)測(ce)更具(ju)可靠性。章(zhang)廠(chang)將數據清洗，并(bing)與(yu)精心(xin)調試的模(mo)(mo)型(xing)(xing)設計相結合，最(zui)終斬獲前二十強的好成績(ji)。
“參賽前我沒有廣告方面(mian)的(de)相關背景。但通過(guo)比賽，我開(kai)始理解這個行業的(de)核心目標：規模化(hua)做出精準高(gao)效的(de)決策。”
2019年(nian)畢業(ye)后，章廠(chang)加入(ru)騰(teng)訊。如今(jin)，他(ta)構(gou)建的(de)智能系(xi)統能實現在合(he)適(shi)的(de)時間向合(he)適(shi)的(de)人群展示合(he)適(shi)的(de)廣告。競賽中提出的(de)想法，即使用(yong)“新鮮度”特征衡量產品新穎性與相關性，如今(jin)已經(jing)成為(wei)騰(teng)訊廣告推(tui)薦系(xi)統常見的(de)數據(ju)處理方式，讓廣告推(tui)薦的(de)點擊率提升(sheng)2%，推(tui)進了騰訊(xun)廣告業務創新。
對于(yu)今(jin)年(nian)的(de)參賽者，章廠(chang)建議：“即(ji)使不熟悉廣(guang)告行(xing)業也無(wu)須擔心。你要深入到數據(ju)中(zhong)，發揮創(chuang)造性(xing)思維，并(bing)與隊友碰撞想法。”
黎強：破解時間難題
當(dang)章(zhang)廠專注(zhu)于研(yan)究用戶興(xing)趣(qu)變化(hua)時(shi)，黎強(qiang)攻(gong)克了另一個難題。在大連(lian)理(li)工大學讀研(yan)期(qi)間，他與兩(liang)名隊友組建了“Raymone”小隊(dui)（致敬籃球(qiu)巨星勒布朗·詹姆(mu)斯）角(jiao)逐2017年賽(sai)事(shi)。
他們要挑戰的(de)難題是：人們點擊(ji)廣告后(hou)未必(bi)立即(ji)下單，購買行(xing)為(wei)可能(neng)在數天后(hou)才會(hui)發生，如何構(gou)建一個預(yu)測(ce)購買行(xing)為(wei)的(de)系統(tong)？
為此，團隊根(gen)據(ju)(ju)用(yong)戶購買周期對應用(yong)進行了分(fen)類。對于購買周期較(jiao)長的(de)應用(yong)，他們剔除了可能未包(bao)含(han)已完成購買行為的(de)近期數(shu)據(ju)(ju)；對于即時產生購買行為的(de)應用(yong)，則僅截取(qu)數(shu)小時內(nei)的(de)數(shu)據(ju)(ju)。這種根(gen)據(ju)(ju)時長做出的(de)調整顯(xian)著提升了模型精度，最終助其(qi)奪(duo)得亞(ya)軍。
“當時我們對廣告行業一無所知……但數據(ju)分析揭示的規律，幫助(zhu)我們彌合了認知鴻溝。”
賽后(hou)黎強隨(sui)即加入騰訊，他(ta)構建了一套(tao)(tao)系統，幫助廣告(gao)客戶獲得更優(you)的投放(fang)價格。如(ru)今，這套(tao)(tao)系統日均處理數千萬(wan)次請求。目前(qian)他(ta)正(zheng)主(zhu)導研究用(yong)戶行為隨(sui)時間如(ru)何變化(hua)，并開發相關模型。
對(dui)于擔(dan)心缺(que)乏(fa)經驗的選(xuan)手，黎強(qiang)表示(shi)：“只要愿意學習并(bing)認(ren)真(zhen)思考，你也能做(zuo)到。”
王昭冰：串聯時間的點滴
王昭(zhao)冰的路徑與上述兩位同事截(jie)然不同。2017年(nian)，他(ta)作為香港大學(xue)研究生，獨(du)自參加了首屆比賽(sai)，當時主(zhu)要(yao)是希望學(xue)習新(xin)知識。
王昭冰(bing)沒有將每(mei)次(ci)用戶(hu)點擊或轉(zhuan)化視為孤立事件，而是繪(hui)制(zhi)出(chu)人們興趣隨時間(jian)變化的軌跡。通(tong)過追蹤這些模式，他(ta)能(neng)夠更(geng)準確地預測未來行(xing)為。他(ta)還開(kai)發了一個工具，在比賽期間(jian)自動測試和調整模型，最終躋身(shen)前十(shi)強。
這種被(bei)(bei)稱為用(yong)戶(hu)行為序列分(fen)析的方法，后來(lai)被(bei)(bei)應用(yong)于(yu)騰訊(xun)的廣告(gao)系統(tong)中。如今，王昭冰帶領(ling)團隊致力于(yu)優化騰訊(xun)視頻、新聞(wen)和流媒體等平臺的廣告(gao)投(tou)放(fang)效(xiao)果。
“這場競賽(sai)就像一(yi)座橋梁，將學術(shu)知識與實際應用連接起(qi)來。”
從技術人才(cai)晉升至管理崗位，王(wang)昭冰(bing)認為(wei)自(zi)己(ji)的成(cheng)長(chang)離不開騰訊完善的培訓與導師制度。“我(wo)的導師幫(bang)我(wo)量身(shen)定制了成(cheng)長(chang)計劃(hua)，此后我(wo)一直沿著這條(tiao)路(lu)前進。”
開啟(qi)機遇，改變未來
章廠、黎強和王昭冰(bing)通過算法(fa)大賽發(fa)現了此(ci)前從未預想過的職業(ye)道路。他們的經歷(li)表明，這(zhe)類競賽的意(yi)義遠不(bu)止贏得獎品(pin)，更能為選手開拓視(shi)野(ye)，創造更多不(bu)期而遇(yu)的可能性。
黎強說(shuo)：“我(wo)原本(ben)沒打算走這條路(lu)，但如果重來一(yi)次，我(wo)依然會做出相同的選擇。”
算法大賽，邀你來(lai)戰
2025年(nian)騰訊廣告算法大(da)賽現(xian)已開放(fang)報名。今年(nian)的(de)挑戰聚焦前沿人工智能技(ji)術(shu)：多模態生成(cheng)式大(da)語(yu)言模型。參賽選手(shou)將獲(huo)得騰訊工程(cheng)師指(zhi)導，并有機(ji)會贏取獎品、實(shi)習及(ji)潛在(zai)工作機(ji)會。
Nova報(bao)名參加(jia)(jia)了今年的(de)比(bi)賽(sai)，她對(dui)此(ci)非常期待：“算法大賽(sai)這(zhe)(zhe)次的(de)題目是全模態，這(zhe)(zhe)個(ge)（賽(sai)題范圍）隨(sui)便單(dan)拎一(yi)個(ge)出來，對(dui)于應屆生找工作都(dou)是很大的(de)加(jia)(jia)分項。這(zhe)(zhe)就是它最(zui)大的(de)意義。”
截止時間：2025年7月31日
立即報名：
