從學生到騰訊工程師：演算法競賽如何幫助他們開啟科技事業大門
三名學生參加了一場他們當時沒有完全了解是什麼樣的競賽。但他們的成果如今正影響著數百萬人網上瀏覽廣告的方式。
章廠、黎強和王昭冰（均為化名）是騰訊廣告的同事。他們的職業生涯都始於意料之外的方式：騰訊廣告演算法大賽。參賽之前，他們從未接觸過廣告行業，也未曾想象過從事相關職業。
令這幾位早期參賽的「學長」欣慰的是，如今這項年度大賽累計已吸引全球各地數千名學生參與。競賽不僅是選手技術技能的試金石，更是將課堂知識應用於真實業務場景並發揮影響力的快速通道。學生們自行組隊，奮戰數周，運用去識別化後的數據提出解決方案，以提升數百萬用戶的體驗。
本文中，章廠、黎強和王昭冰回顧了他們如何走出舒適區、追尋有意義的事業，以及為何這場競賽成為他們職業生涯的轉捩點。
章廠：預測人們想要什麼，以及何時想要
2018年參賽時，章廠還在攻讀電腦科學，他抱著挑戰自我、嘗試新領域的想法報了名。
擺在他面前的挑戰是：當人們的興趣在一天中不斷變化時，如何預測他們是否會點擊廣告。
章廠與團隊設計了能理解人們全天興趣變化的模型。例如，一個人早上可能搜索咖啡，傍晚則關注餐廳選擇。他們融合了多種預測模型，如同匯集專家意見一樣，讓預測更加準確。章廠將數據清理，並與精心調試的模型設計相結合，最終斬獲前二十強的好成績。
「參賽前我沒有廣告方面的相關背景。但通過比賽，我開始理解這個行業的核心目標：規模化做出精準高效的決策。」
2019年畢業後，章廠加入騰訊。如今，他構建的智能系統能實現在合適的時間向合適的人群展示合適的廣告。競賽中提出的想法，即使用「新鮮度」特徵衡量產品新穎性與相關性，如今已經成為騰訊廣告推薦系統常見的數據處理方式，讓廣告推薦的點擊率提升2%，推進了騰訊廣告業務創新。
對於今年的參賽者，章廠建議：「即使不熟悉廣告行業也無須擔心。你要深入到數據中，發揮創造性思維，並與隊友碰撞想法。」
黎強：破解時間難題
當章廠專注於研究用戶興趣變化時，黎強攻克了另一個難題。在大連理工大學修讀碩士課程期間，他與兩名隊友組建了Raymone小隊（致敬籃球巨星勒邦占士LeBron Raymone James）角逐2017年賽事。
他們要挑戰的難題是：人們點擊廣告後未必立即下單，購買行為可能在數天後才會發生，如何構建一個預測購買行為的系統？
為此，團隊根據用戶購買週期對apps進行了分類。對於購買週期較長的apps，他們剔除近期數據，以排除可能影響數據準確性的未完成購買行為；對於即時產生購買行為的apps，則僅截取數小時內的數據。這種根據時長做出的調整顯著提升了模型準確度，最終助其奪得亞軍。
「當時我們對廣告行業一無所知……但數據分析揭示的規律，幫助我們彌合了認知鴻溝。」
賽後黎強隨即加入騰訊，他構建了一套系統，幫助廣告客戶獲得更優的投放價格。如今，這套系統日均處理數千萬次請求。目前他正主導研究用戶行為隨時間如何變化，並開發相關模型。
對於擔心缺乏經驗的選手，黎強表示：「只要願意學習並認真思考，你也能做到。」
王昭冰：串聯時間的點滴
王昭冰的路徑與上述兩位同事截然不同。2017年，他作為香港大學碩士生，獨自參加了首屆比賽，當時主要是希望學習新知識。
王昭冰沒有將每次用戶點擊或轉化視為獨立事件，而是繪製出人們興趣隨時間變化的軌跡。通過追蹤這些模式，他能夠更準確地預測未來行為。他還開發了一個工具，在比賽期間自動測試和調整模型，最終躋身前十強。
這種被稱為用戶行為序列分析的方法，後來被應用於騰訊的廣告系統中。如今，王昭冰帶領團隊致力於優化騰訊視頻、新聞和串流媒體等平台的廣告投放效果。
「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崗位，王昭冰認為自己的成長離不開騰訊完善的培訓與導師制度。「我的導師幫我量身定製了成長計劃，此後我一直沿著這條路前進。」
開啓機遇，改變未來
章廠、黎強和王昭冰通過演算法競賽發現了此前從未預想過的職業道路。他們的經歷表明，這類競賽的意義遠不止贏得獎品，更能為選手開拓視野，創造更多不期而遇的可能性。
黎強說：「我原本沒打算走這條路，但如果重來一次，我依然會做出相同的選擇。」
算法大賽，邀你來戰
2025年騰訊廣告算法大賽現已開放報名。今年的挑戰聚焦前沿人工智能技術：多模態生成式大語言模型。參賽選手將獲得騰訊工程師指導，並有機會贏取獎品、實習及潛在工作機會。
Nova報名參加了今年的比賽，她對此非常期待：「算法大賽這次的題目是全模態，這個（賽題範圍）隨便單拎一個出來，對於應屆生找工作都是很大的加分項。這就是它最大的意義。」
截止時間：2025年7月31日
立即報名：https://algo.qq.com
