主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "广告算法实习生-端变现",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"requirements": {
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"degree": "2027届硕士及以上学位在读",
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"responsibilities": "ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：端变现团队是商业化能力的核心承载者之一，全面负责旗下主流产品矩阵的变现价值挖掘、技术体系搭建与业务增长助力。团队以“技术驱动商业价值，体验平衡增长效能”为核心目标，覆盖抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、红果短剧等产品变现、用户增长核心业务场景，通过整合变现策略、工程技术与增长激励等多元能力，打通“流量-技术-转化-增长”全链路，为产品商业可持续性、用户体验优化及业务规模增长提供全方位支撑。\n\n1、负责基于LLM生成式模型的设计与优化，探索生成式技术在用户兴趣建模、个性化推荐中的创新应用，提升推荐效果与用户体验；\n2、探索LLM核心技术在推荐系统各阶段（包括召回/粗排/精排/混排）模型的创新应用，实现模型高效Scaling Up，提升模型效果；\n3、深入研究并应用多模态技术，融合文本、图像、视频等信息，提升对内容和用户意图的理解能力，为生成式推荐提供坚实的表征基础；\n4、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过生成式、强化学习、Listwise建模等方式，提升全局业务价值；\n5、从广告业务出发，负责长期价值建模、广告用户增长、用户体验策略等工作，促进各端的长期价值提升。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业；\n2、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决有挑战的问题充满激情，良好的沟通表达和团队精神；\n3、对人工智能领域前沿技术充满好奇心，熟悉深度学习、LMM、强化学习等相关技术的原理和应用；\n4、熟悉至少一种主流深度学习模型训练框架（TF/PyTorch），具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底。\n\n加分项\n1、有LLM或生成式推荐相关项目经验；\n2、有国际顶级会议论文发表经历；\n3、有GitHub公开成果；\n4、获Kaggle/ACM比赛奖项。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
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"数据结构",
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"fulltext": "广告算法实习生-端变现\n职位描述\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：端变现团队是商业化能力的核心承载者之一，全面负责旗下主流产品矩阵的变现价值挖掘、技术体系搭建与业务增长助力。团队以“技术驱动商业价值，体验平衡增长效能”为核心目标，覆盖抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、红果短剧等产品变现、用户增长核心业务场景，通过整合变现策略、工程技术与增长激励等多元能力，打通“流量-技术-转化-增长”全链路，为产品商业可持续性、用户体验优化及业务规模增长提供全方位支撑。\n\n1、负责基于LLM生成式模型的设计与优化，探索生成式技术在用户兴趣建模、个性化推荐中的创新应用，提升推荐效果与用户体验；\n2、探索LLM核心技术在推荐系统各阶段（包括召回/粗排/精排/混排）模型的创新应用，实现模型高效Scaling Up，提升模型效果；\n3、深入研究并应用多模态技术，融合文本、图像、视频等信息，提升对内容和用户意图的理解能力，为生成式推荐提供坚实的表征基础；\n4、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过生成式、强化学习、Listwise建模等方式，提升全局业务价值；\n5、从广告业务出发，负责长期价值建模、广告用户增长、用户体验策略等工作，促进各端的长期价值提升。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业；\n2、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决有挑战的问题充满激情，良好的沟通表达和团队精神；\n3、对人工智能领域前沿技术充满好奇心，熟悉深度学习、LMM、强化学习等相关技术的原理和应用；\n4、熟悉至少一种主流深度学习模型训练框架（TF/PyTorch），具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底。\n\n加分项\n1、有LLM或生成式推荐相关项目经验；\n2、有国际顶级会议论文发表经历；\n3、有GitHub公开成果；\n4、获Kaggle/ACM比赛奖项。\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍：端变现团队是商业化能力的核心承载者之一，全面负责旗下主流产品矩阵的变现价值挖掘、技术体系搭建与业务增长助力。团队以“技术驱动商业价值，体验平衡增长效能”为核心目标，覆盖抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、红果短剧等产品变现、用户增长核心业务场景，通过整合变现策略、工程技术与增长激励等多元能力，打通“流量-技术-转化-增长”全链路，为产品商业可持续性、用户体验优化及业务规模增长提供全方位支撑。\n\n1、负责基于LLM生成式模型的设计与优化，探索生成式技术在用户兴趣建模、个性化推荐中的创新应用，提升推荐效果与用户体验；\n2、探索LLM核心技术在推荐系统各阶段（包括召回/粗排/精排/混排）模型的创新应用，实现模型高效Scaling Up，提升模型效果；\n3、深入研究并应用多模态技术，融合文本、图像、视频等信息，提升对内容和用户意图的理解能力，为生成式推荐提供坚实的表征基础；\n4、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过生成式、强化学习、Listwise建模等方式，提升全局业务价值；\n5、从广告业务出发，负责长期价值建模、广告用户增长、用户体验策略等工作，促进各端的长期价值提升。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业；\n2、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决有挑战的问题充满激情，良好的沟通表达和团队精神；\n3、对人工智能领域前沿技术充满好奇心，熟悉深度学习、LMM、强化学习等相关技术的原理和应用；\n4、熟悉至少一种主流深度学习模型训练框架（TF/PyTorch），具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底。\n\n加分项\n1、有LLM或生成式推荐相关项目经验；\n2、有国际顶级会议论文发表经历；\n3、有GitHub公开成果；\n4、获Kaggle/ACM比赛奖项。",
"standard_classification": {
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