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(le)一場他(ta)們曾經知之甚(shen)少的競賽。如今，他(ta)們正影響著數百萬人在線瀏覽廣告的方式。
章廠、黎強和王昭冰(bing)（均為(wei)化名）是騰(teng)訊廣(guang)告的同(tong)事。有趣的是，他們的職業(ye)之旅始于“計劃外”的。參賽之前，他們從未(wei)接觸過(guo)廣(guang)告行業(ye)，也未(wei)曾將其視(shi)為(wei)職業(ye)發展方向。
令這幾位(wei)早(zao)期參賽(sai)(sai)的(de)(de)“學長”欣慰的(de)(de)是，如(ru)今這項(xiang)年度大賽(sai)(sai)累計(ji)已吸(xi)引全(quan)球(qiu)各地數千(qian)名學生(sheng)參與(yu)。大賽(sai)(sai)不僅(jin)是選手技術技能的(de)(de)試(shi)金石，更是將課堂知識應用(yong)于真實(shi)業務場景并發(fa)揮(hui)影(ying)響力的(de)(de)快速通道。學生(sheng)們自行組隊，奮戰(zhan)數周，運用(yong)脫敏后的(de)(de)數據(ju)提(ti)出解決方案，以提(ti)升數百萬(wan)用(yong)戶的(de)(de)體驗。
本文(wen)中，章廠、黎(li)強和(he)王昭冰回顧了(le)他們(men)如何走(zou)出(chu)舒適區、追尋有(you)意義的事業，以及(ji)為(wei)何這場競賽成為(wei)他們(men)職業生(sheng)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(shi)，章廠還在象牙塔(ta)攻讀計算機專業，他抱著挑戰自我、嘗試新領域的(de)想(xiang)法報了名(ming)。
擺在他面(mian)前的(de)挑戰是：當人們的(de)興趣在一(yi)天中不(bu)斷(duan)變化時，如何預(yu)測他們是否會點擊廣告。
章(zhang)廠與團隊設(she)計了能理解人(ren)們全天興趣變化(hua)的模型(xing)。例如(ru)，一個人(ren)早上可能搜索咖啡(fei)，傍晚則關注(zhu)餐廳選擇。他(ta)們融合(he)了多種預(yu)測模型(xing)，如(ru)同(tong)匯(hui)集專家意(yi)見一樣，讓預(yu)測更(geng)具可靠性(xing)。章(zhang)廠將數據(ju)清洗，并與精心調試的模型(xing)設(she)計相結合(he)，最終斬(zhan)獲前二十強(qiang)的好(hao)成績。
“參賽前我沒(mei)有廣告(gao)方面的(de)相關背景。但通過比賽，我開始理(li)解這(zhe)個行業的(de)核心目標：規模化做出(chu)精準(zhun)高(gao)效(xiao)的(de)決策。”
2019年畢業(ye)后，章(zhang)廠加入騰訊。如(ru)今，他構建(jian)的(de)(de)智能系(xi)統(tong)能實現在合適的(de)(de)時間(jian)向(xiang)合適的(de)(de)人群(qun)展示合適的(de)(de)廣(guang)告(gao)。競賽中提出(chu)的(de)(de)想法，即(ji)使用“新(xin)鮮度”特征衡(heng)量產品新(xin)穎性與相(xiang)關性，如(ru)今已經成為(wei)騰訊廣(guang)告(gao)推(tui)薦系(xi)統(tong)常見的(de)(de)數(shu)據處理方(fang)式，讓廣(guang)告(gao)推(tui)薦的(de)(de)點(dian)擊率(lv)提升(sheng)2%，推進了騰訊廣告業務(wu)創新。
對于今年的參(can)賽者，章廠建議：“即使不(bu)熟悉廣告行(xing)業(ye)也無須擔心。你要深入到(dao)數據中，發揮創造性(xing)思維，并與隊友碰(peng)撞想法。”
黎強：破解時間難題
當章廠專注于研(yan)究用戶興趣變化時(shi)，黎強攻(gong)克了(le)另一(yi)個難題。在大(da)連理工大(da)學讀研(yan)期間，他與兩名隊(dui)友組建了(le)“Raymone”小(xiao)隊（致敬籃(lan)球巨星勒布朗·詹(zhan)姆斯）角逐2017年(nian)賽事。
他們要(yao)挑戰的(de)難題是：人們點擊廣告后未必立即下單(dan)，購(gou)買行為可能在數天后才(cai)會發生，如何構(gou)建一個預測購(gou)買行為的(de)系統？
為此，團隊(dui)根(gen)據用戶購買(mai)周期對應(ying)用進(jin)行(xing)了分類。對于(yu)購買(mai)周期較(jiao)長的應(ying)用，他(ta)們剔除了可能未包含已完成購買(mai)行(xing)為的近期數據；對于(yu)即時(shi)產生購買(mai)行(xing)為的應(ying)用，則僅(jin)截(jie)取(qu)數小時(shi)內的數據。這種根(gen)據時(shi)長做出的調整顯著提(ti)升了模型精度，最終助其奪得亞軍。
“當(dang)時我(wo)們對廣(guang)告行業一無所(suo)知……但數據(ju)分析揭示的(de)規(gui)律，幫(bang)助我(wo)們彌(mi)合(he)了(le)認知鴻溝。”
賽后黎強隨即加入(ru)騰(teng)訊，他構建了一套系(xi)統，幫助(zhu)廣告(gao)客戶獲得更優的投放(fang)價格。如今，這套系(xi)統日均處理數千萬(wan)次請求(qiu)。目前他正主導研究用戶行為隨時間如何變化，并開(kai)發相關模型。
對于(yu)擔(dan)心缺(que)乏(fa)經驗的選手，黎強表(biao)示：“只要愿意(yi)學習并(bing)認真(zhen)思考，你也(ye)能做到。”
王昭冰：串聯時間的點滴
王昭(zhao)冰的路(lu)徑與上述兩位同(tong)事(shi)截然不同(tong)。2017年，他作為香港大學(xue)研究(jiu)生(sheng)，獨自參加了(le)首屆比賽，當時(shi)主要是希望(wang)學(xue)習新知識(shi)。
王昭冰沒有將每次(ci)用戶點擊或轉化(hua)視為孤(gu)立(li)事件，而是繪制出人(ren)們興趣隨時(shi)間(jian)變化(hua)的軌(gui)跡。通過追蹤這些模式，他能夠更準確地預測未(wei)來行為。他還開發了(le)一(yi)個工(gong)具，在比賽期間(jian)自動測試和調整模型，最終躋身(shen)前十強(qiang)。
這(zhe)種被稱為(wei)(wei)用戶行為(wei)(wei)序列(lie)分析的方法，后(hou)來(lai)被應用于騰訊的廣(guang)告系(xi)統中(zhong)。如今，王昭冰帶領團隊致力于優化騰訊視頻、新聞(wen)和流(liu)媒體(ti)等平臺的廣(guang)告投(tou)放(fang)效果。
“這場競賽就像一座橋梁，將學術知識與實際應用連接起來。”
從技術人才晉升至管理(li)崗位，王昭(zhao)冰認為自己的(de)成(cheng)長離(li)不開騰訊完善的(de)培訓與導師(shi)制度。“我的(de)導師(shi)幫我量身定(ding)制了成(cheng)長計(ji)劃，此(ci)后我一直沿(yan)著這(zhe)條路前進。”
開啟機遇，改變未來(lai)
章廠(chang)、黎強(qiang)和王昭冰通過算法(fa)大賽發現了此前從未預想過的(de)職業道路(lu)。他們的(de)經歷表明，這類(lei)競賽的(de)意義(yi)遠不止(zhi)贏得獎品，更能為選手開(kai)拓視野，創造更多(duo)不期(qi)而遇的(de)可能性(xing)。
黎(li)強說：“我原本(ben)沒(mei)打(da)算走這條路，但如(ru)果重來一次，我依(yi)然會做出相同(tong)的選(xuan)擇。”
算(suan)法(fa)大賽，邀你(ni)來(lai)戰
2025年(nian)騰(teng)訊廣告算法大(da)賽現已開(kai)放報名。今年(nian)的挑(tiao)戰(zhan)聚(ju)焦前沿人工(gong)(gong)智(zhi)能技(ji)術：多(duo)模態生成式大(da)語(yu)言模型。參(can)賽選手將獲得(de)騰(teng)訊工(gong)(gong)程師指導，并有機會贏取(qu)獎(jiang)品(pin)、實(shi)習及潛在工(gong)(gong)作(zuo)機會。
Nova報名參加了今年的比賽(sai)，她(ta)對此非常期(qi)待：“算法大賽(sai)這(zhe)次的題目是全模態，這(zhe)個（賽(sai)題范圍）隨便單拎(lin)一個出(chu)來，對于(yu)應屆生找工作都(dou)是很大的加分項。這(zhe)就是它最大的意義。”
截止時(shi)間：2025年7月31日
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