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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "广告大模型算法实习生 - 内容消费与非闭环营销",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"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",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"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": "团队介绍:内容消费与非闭环营销技术团队,服务内容消费和非闭环营销行业数十万客户和十亿级用户。其中,内容消费行业包括游戏、小游戏、短剧、小说、社交与工具等行业,非闭环营销行业包括平台电商、引流电商等行业。内容消费与非闭环营销围绕客户深转、ROI等本质诉求,构建了完整的产品矩阵,知名产品有UBA/UBP自动化产品、深转ROI1\\ROI7产品等。研发团队主要通过技术手段支持行业的收入和市占提升,工作内容包括:投放策略优化(出价、自动化)、模型优化(深度延迟和稀疏转化建模、序列建模、Large Recommend Model等)、流量和体验策略优化(ROI3产品、推荐广告融合、多目标建模等)、AI内容理解和生成(多模态模型、营销创意&剧集生成等)、定价和权益激励策略优化(智能定价、QCPX等)、海量创意自动化托管投放架构(DPA)、新产品开发等。\n\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\n1、负责字节跳动中国区行业广告排序算法优化,提升系统变现效率,优化客户体验;\n2、负责行业广告端到端大模型推荐方向的优化工作,探索业界技术;\n3、端到端负责广告系统全链路各个模块的优化,包括定向、召回、粗排、精排、出价等,从模型、策略和机制等角度全面提升广告系统变现效率;\n4、客户导向,调研了解客户的投放痛点和核心诉求,设计并建设商业变现产品,持续提升客户体验。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机或相关专业优先;\n2、有广告/推荐/搜索召回排序等相关项目经验,扎实的数据结构和算法功底和编程能力,熟练使用C/C++/Python/Java/Golang等编程语言,优先:有较多数据处理和分布式计算开发经验,熟悉Hadoop、Spark框架;\n3、有传统机器学习,深度学习相关知识背景,优先:发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文,熟悉TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet框架和原理;\n4、工作态度积极主动,有较强的主人翁意识和良好的团队协作精神,愿意接受有挑战性的工作;\n5、有良好的逻辑思维能力,注重数据分析,能够从较多数据中发现有价值的规律;\n6、有较强的业务导向意识,技术优化服务于业务目标达成。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Golang",
"Spark",
"Hadoop",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据结构",
"数据分析",
"团队协作",
"逻辑思维"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机或相关专业优先;2、有广告/推荐/搜索召回排序等相关项目经验,扎实的数据结构和算法功底和编程能力,熟练使用C/C++/Python/Java/Golang等编程语言,优先:有较多数据处理和分布式计算开发经验,熟悉Hadoop、Spark框架;3、有传统机器学习,深度学习相关知识背景,优先:发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文,熟悉TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet框架和原理",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "广告大模型算法实习生 - 内容消费与非闭环营销\n职位描述\n团队介绍:内容消费与非闭环营销技术团队,服务内容消费和非闭环营销行业数十万客户和十亿级用户。其中,内容消费行业包括游戏、小游戏、短剧、小说、社交与工具等行业,非闭环营销行业包括平台电商、引流电商等行业。内容消费与非闭环营销围绕客户深转、ROI等本质诉求,构建了完整的产品矩阵,知名产品有UBA/UBP自动化产品、深转ROI1\\ROI7产品等。研发团队主要通过技术手段支持行业的收入和市占提升,工作内容包括:投放策略优化(出价、自动化)、模型优化(深度延迟和稀疏转化建模、序列建模、Large Recommend Model等)、流量和体验策略优化(ROI3产品、推荐广告融合、多目标建模等)、AI内容理解和生成(多模态模型、营销创意&剧集生成等)、定价和权益激励策略优化(智能定价、QCPX等)、海量创意自动化托管投放架构(DPA)、新产品开发等。\n\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\n1、负责字节跳动中国区行业广告排序算法优化,提升系统变现效率,优化客户体验;\n2、负责行业广告端到端大模型推荐方向的优化工作,探索业界技术;\n3、端到端负责广告系统全链路各个模块的优化,包括定向、召回、粗排、精排、出价等,从模型、策略和机制等角度全面提升广告系统变现效率;\n4、客户导向,调研了解客户的投放痛点和核心诉求,设计并建设商业变现产品,持续提升客户体验。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机或相关专业优先;\n2、有广告/推荐/搜索召回排序等相关项目经验,扎实的数据结构和算法功底和编程能力,熟练使用C/C++/Python/Java/Golang等编程语言,优先:有较多数据处理和分布式计算开发经验,熟悉Hadoop、Spark框架;\n3、有传统机器学习,深度学习相关知识背景,优先:发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文,熟悉TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet框架和原理;\n4、工作态度积极主动,有较强的主人翁意识和良好的团队协作精神,愿意接受有挑战性的工作;\n5、有良好的逻辑思维能力,注重数据分析,能够从较多数据中发现有价值的规律;\n6、有较强的业务导向意识,技术优化服务于业务目标达成。\n团队介绍:内容消费与非闭环营销技术团队,服务内容消费和非闭环营销行业数十万客户和十亿级用户。其中,内容消费行业包括游戏、小游戏、短剧、小说、社交与工具等行业,非闭环营销行业包括平台电商、引流电商等行业。内容消费与非闭环营销围绕客户深转、ROI等本质诉求,构建了完整的产品矩阵,知名产品有UBA/UBP自动化产品、深转ROI1\\ROI7产品等。研发团队主要通过技术手段支持行业的收入和市占提升,工作内容包括:投放策略优化(出价、自动化)、模型优化(深度延迟和稀疏转化建模、序列建模、Large Recommend Model等)、流量和体验策略优化(ROI3产品、推荐广告融合、多目标建模等)、AI内容理解和生成(多模态模型、营销创意&剧集生成等)、定价和权益激励策略优化(智能定价、QCPX等)、海量创意自动化托管投放架构(DPA)、新产品开发等。\n\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\n1、负责字节跳动中国区行业广告排序算法优化,提升系统变现效率,优化客户体验;\n2、负责行业广告端到端大模型推荐方向的优化工作,探索业界技术;\n3、端到端负责广告系统全链路各个模块的优化,包括定向、召回、粗排、精排、出价等,从模型、策略和机制等角度全面提升广告系统变现效率;\n4、客户导向,调研了解客户的投放痛点和核心诉求,设计并建设商业变现产品,持续提升客户体验。\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机或相关专业优先;\n2、有广告/推荐/搜索召回排序等相关项目经验,扎实的数据结构和算法功底和编程能力,熟练使用C/C++/Python/Java/Golang等编程语言,优先:有较多数据处理和分布式计算开发经验,熟悉Hadoop、Spark框架;\n3、有传统机器学习,深度学习相关知识背景,优先:发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文,熟悉TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet框架和原理;\n4、工作态度积极主动,有较强的主人翁意识和良好的团队协作精神,愿意接受有挑战性的工作;\n5、有良好的逻辑思维能力,注重数据分析,能够从较多数据中发现有价值的规律;\n6、有较强的业务导向意识,技术优化服务于业务目标达成。",
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