很多利用通常都须要用定向展现广告来进行获客，对信用卡广告来说，因为用户转化存在较长的链路，继续无效的获客比传统广告更具挑战性。本文联合美团联名信用卡业务中的具体实际，以及往年发表在 KDD 2021 上的论文，介绍了一种自适应信息迁徙多任务（AITM）框架，通过该框架可建模用户多步转化之间的序列依赖关系，并进步端到端获客转化率。心愿能对从事相干钻研的同学有所帮忙或者启发。
论文下载：《Modeling the Sequential Dependence among Audience Multi-step Conversions with Multi-task Learning in Targeted Display Advertising》
源代码：https://github.com/xidongbo/AITM
招聘信息
美团金融智能利用团队算法岗位继续热招中，诚招优良算法工程师及专家，坐标北京 / 上海。招聘岗位包含：
营销算法工程师 / 专家
- 服务美团金融各业务场景，负责营销获客、留存促活等场景的算法设计与开发，综合机器学习与优化技术，解决金融营销问题；
- 积淀算法平台能力，晋升算法利用的效率，提供客群开掘、权利调配、素材匹配、动静创意、运筹布局、精准触达等智能解决方案；
- 联合美团金融业务场景，对深度学习、强化学习、常识图谱等人工智能前沿技术摸索翻新，施行翻新技术积淀和落地。
风控算法工程师 / 专家
- 通过机器学习模型与策略的开发优化，继续晋升对于金融风险行为的辨认能力；
- 深刻了解业务，利用机器学习技术进步风控工作的自动化水平，全面晋升业务效率；
- 跟进人工智能的前沿技术，并在金融风控场景中摸索落地。
NLP 算法工程师 / 专家
- 基于美团金融业务场景，联合自然语言解决和机器学习相干技术，落地智能对话机器人到金融营销、风险管理、客服等多个场景；
- 参加研发对话机器人的相干我的项目，包含但不限于语义了解、多轮对话治理等相干算法的开发和优化；
- 继续跟进学术界和工业界相干技术的倒退，并疾速利用于我的项目中。
欢送感兴趣的同学发送简历至：chenzhen06@meituan.com（邮件题目注明：美团金融智能利用团队）。
参考文献
- [1] Jiaqi Ma, Zhe Zhao, Xinyang Yi, Jilin Chen, Lichan Hong, and Ed H Chi. 2018. Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts. In KDD. 1930–1939.
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- [8] Chen Gao, Xiangnan He, Danhua Gan, Xiangning Chen, Fuli Feng, Yong Li, Tat-Seng Chua, Lina Yao, Yang Song, and Depeng Jin. 2019. Learning to Recommend with Multiple Cascading Behaviors. TKDE (2019).
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- [11] https://tianchi.aliyun.com/da…
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