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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "广告算法实习生（J104801）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "MEG",
"location": "深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-针对广告核心任务（如 CTR/CVR 预估、出价优化、广告排序），设计、开发并部署基于深度学习的模型\n-研究并应用前沿深度学习架构（如 RankMixer、HLLM、RQ-VAE等），解决实际广告业务问题\n-与数据工程师合作搭建高可扩展的特征 pipeline，与产品团队协作将模型集成到线上生产系统\n-开展严谨的离线评估与线上 A/B 测试，验证模型效果并推动持续迭代优化\n-跟踪深度学习、推荐系统、计算广告领域的最新进展，并探索其在业务中的落地应用",
"requirements_text": "-硕士及以上学历，计算机相关专业\n-较优秀的编程和算法能力，熟悉python编程语言、熟悉 Linux 开发环境、熟悉Spark、熟悉常见的数据结构和编程算法者优先\n-了解统计学习、深度学习理论基础，有相关研究成果或发表过论文者优先\n–具备较优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲、具备良好的沟通协作和抗压能力\n-要求能连续实习6个月及以上，每周出勤4天及以上",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"Spark",
"深度学习",
"数据结构",
"解决问题"
],
"preferred_qualifications": "较优秀的编程和算法能力，熟悉python编程语言、熟悉 Linux 开发环境、熟悉Spark、熟悉常见的数据结构和编程算法者优先；了解统计学习、深度学习理论基础，有相关研究成果或发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/7bcbb28b-64d0-4bdf-be1f-e037230184c1"
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"posting": {
"posting_id": "7bcbb28b-64d0-4bdf-be1f-e037230184c1",
"post_date": "2026-08-19",
"hire_time": "要求能连续实习6个月及以上，每周出勤4天及以上",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/7bcbb28b-64d0-4bdf-be1f-e037230184c1"
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"fulltext": "广告算法实习生（J104801）\n广告算法实习生（J104801）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：深圳市\n项目：日常实习项目\n类别：技术\n招聘人数：2\n发布时间：2026-08-19\n\n工作职责\n-针对广告核心任务（如 CTR/CVR 预估、出价优化、广告排序），设计、开发并部署基于深度学习的模型\n-研究并应用前沿深度学习架构（如 RankMixer、HLLM、RQ-VAE等），解决实际广告业务问题\n-与数据工程师合作搭建高可扩展的特征 pipeline，与产品团队协作将模型集成到线上生产系统\n-开展严谨的离线评估与线上 A/B 测试，验证模型效果并推动持续迭代优化\n-跟踪深度学习、推荐系统、计算广告领域的最新进展，并探索其在业务中的落地应用\n\n职责要求\n-硕士及以上学历，计算机相关专业\n-较优秀的编程和算法能力，熟悉python编程语言、熟悉 Linux 开发环境、熟悉Spark、熟悉常见的数据结构和编程算法者优先\n-了解统计学习、深度学习理论基础，有相关研究成果或发表过论文者优先\n–具备较优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲、具备良好的沟通协作和抗压能力\n-要求能连续实习6个月及以上，每周出勤4天及以上\n-针对广告核心任务（如 CTR/CVR 预估、出价优化、广告排序），设计、开发并部署基于深度学习的模型\n-研究并应用前沿深度学习架构（如 RankMixer、HLLM、RQ-VAE等），解决实际广告业务问题\n-与数据工程师合作搭建高可扩展的特征 pipeline，与产品团队协作将模型集成到线上生产系统\n-开展严谨的离线评估与线上 A/B 测试，验证模型效果并推动持续迭代优化\n-跟踪深度学习、推荐系统、计算广告领域的最新进展，并探索其在业务中的落地应用\n-硕士及以上学历，计算机相关专业\n-较优秀的编程和算法能力，熟悉python编程语言、熟悉 Linux 开发环境、熟悉Spark、熟悉常见的数据结构和编程算法者优先\n-了解统计学习、深度学习理论基础，有相关研究成果或发表过论文者优先\n–具备较优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲、具备良好的沟通协作和抗压能力\n-要求能连续实习6个月及以上，每周出勤4天及以上",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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