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": "机器学习算法实习生（广告投放）-Ads Core",
"job_level": "实习",AI生成
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"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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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"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：Ads Core团队是商业化业务的核心技术与策略支撑中枢之一，聚焦广告全链路价值提升，覆盖投放体验优化、技术平台构建、自动化决策升级与创意生态四大核心方向。团队以“打造业界领先的广告商业化体系”为目标，通过前沿技术创新与全链路协同，在保障亿级用户体验的基础上，助力平台广告收入增长，提升广告主投放效率与后端效果，构建可持续发展的广告商业生态。\n\n1、负责字节跳动全系广告自动化产品（UBX/ROI2）中台算法决策框架，模型建设；\n2、运用强化学习，生成式模型，LLM等知识，对素材/出价/创编/探索等投放要素的自动化智能决策模型进行优化迭代；\n3、为字节跳动各个自动化业务场景提供模型，策略，工程支持。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，软件工程专业优先；\n2、优秀的编码与代码控制能力，有扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux开发环境；\n3、做事追求极致，有强烈的好奇心和进取心，自驱力强，深入了解业务，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力；\n4、有强化学习、生成式建模、序列建模、出价算法、广告算法经验者优先；\n5、机器学习、人工智能、计算机相关专业背景，较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉常见的机器学习/CV/NLP算法，尤其是强化学习算法。",
"skills": [AI生成
"Linux",
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"沟通能力",
"解决问题",
"建模"
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"fulltext": "机器学习算法实习生（广告投放）-Ads Core\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：Ads Core团队是商业化业务的核心技术与策略支撑中枢之一，聚焦广告全链路价值提升，覆盖投放体验优化、技术平台构建、自动化决策升级与创意生态四大核心方向。团队以“打造业界领先的广告商业化体系”为目标，通过前沿技术创新与全链路协同，在保障亿级用户体验的基础上，助力平台广告收入增长，提升广告主投放效率与后端效果，构建可持续发展的广告商业生态。\n\n1、负责字节跳动全系广告自动化产品（UBX/ROI2）中台算法决策框架，模型建设；\n2、运用强化学习，生成式模型，LLM等知识，对素材/出价/创编/探索等投放要素的自动化智能决策模型进行优化迭代；\n3、为字节跳动各个自动化业务场景提供模型，策略，工程支持。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，软件工程专业优先；\n2、优秀的编码与代码控制能力，有扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux开发环境；\n3、做事追求极致，有强烈的好奇心和进取心，自驱力强，深入了解业务，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力；\n4、有强化学习、生成式建模、序列建模、出价算法、广告算法经验者优先；\n5、机器学习、人工智能、计算机相关专业背景，较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉常见的机器学习/CV/NLP算法，尤其是强化学习算法。\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：Ads Core团队是商业化业务的核心技术与策略支撑中枢之一，聚焦广告全链路价值提升，覆盖投放体验优化、技术平台构建、自动化决策升级与创意生态四大核心方向。团队以“打造业界领先的广告商业化体系”为目标，通过前沿技术创新与全链路协同，在保障亿级用户体验的基础上，助力平台广告收入增长，提升广告主投放效率与后端效果，构建可持续发展的广告商业生态。\n\n1、负责字节跳动全系广告自动化产品（UBX/ROI2）中台算法决策框架，模型建设；\n2、运用强化学习，生成式模型，LLM等知识，对素材/出价/创编/探索等投放要素的自动化智能决策模型进行优化迭代；\n3、为字节跳动各个自动化业务场景提供模型，策略，工程支持。\n1、2027届本科及以上学历在读，软件工程专业优先；\n2、优秀的编码与代码控制能力，有扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux开发环境；\n3、做事追求极致，有强烈的好奇心和进取心，自驱力强，深入了解业务，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力；\n4、有强化学习、生成式建模、序列建模、出价算法、广告算法经验者优先；\n5、机器学习、人工智能、计算机相关专业背景，较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉常见的机器学习/CV/NLP算法，尤其是强化学习算法。",
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