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": "算法实习生-Ads Core",
"job_level": "实习",AI生成
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"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：广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制\n1. 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。\n2. 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入最大化，实现广告主受众的完全探索。\n3. 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。\n\n1、基于前沿技术，包括机器学习/深度学习、强化学习、LLM以及ScalingUp，在复杂的商业化场景中引领全球先进广告投放系统/模型的研发；\n2、优化整个广告漏斗的效率，涵盖召回与粗排、精排（点击率/转化率）、素材生态、样式/创意个性化以及系统资源分配；\n3、建立和完善系统框架与标准，提升效率&长期价值，同时满足不同垂直业务的多样化需求；\n4、与全球市场的产品和业务团队合作，最大化影响力以及追求TikTok全球广告收入的持续提升。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、统计学、运筹学、应用数学、物理学专业优先；\n2、拥有以下一个或多个领域的实践经验：机器学习、深度学习、统计模型和应用数学方法；\n3、扎实的编程技能，精通C/C++和Python；熟悉基本的数据结构和算法；\n4、熟悉大数据系统，包括Hadoop和Spark；\n5、熟悉至少一种主流机器学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）的架构和实现；\n6、对新技术有好奇心和创业精神。\n\n加分项：\n1、在自然语言处理/计算机视觉/推荐系统领域有论文发表（例如，在RecSys、KDD、ICML、NeurIPs、CVPR等会议的论文列表、研讨会、口头报告等）；\n2、具备大语言模型（LLM）相关实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"Spark",
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"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、统计学、运筹学、应用数学、物理学专业优先；加分项：；2、具备大语言模型（LLM）相关实践经验者优先",
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"fulltext": "算法实习生-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：广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制\n1. 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。\n2. 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入最大化，实现广告主受众的完全探索。\n3. 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。\n\n1、基于前沿技术，包括机器学习/深度学习、强化学习、LLM以及ScalingUp，在复杂的商业化场景中引领全球先进广告投放系统/模型的研发；\n2、优化整个广告漏斗的效率，涵盖召回与粗排、精排（点击率/转化率）、素材生态、样式/创意个性化以及系统资源分配；\n3、建立和完善系统框架与标准，提升效率&长期价值，同时满足不同垂直业务的多样化需求；\n4、与全球市场的产品和业务团队合作，最大化影响力以及追求TikTok全球广告收入的持续提升。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、统计学、运筹学、应用数学、物理学专业优先；\n2、拥有以下一个或多个领域的实践经验：机器学习、深度学习、统计模型和应用数学方法；\n3、扎实的编程技能，精通C/C++和Python；熟悉基本的数据结构和算法；\n4、熟悉大数据系统，包括Hadoop和Spark；\n5、熟悉至少一种主流机器学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）的架构和实现；\n6、对新技术有好奇心和创业精神。\n\n加分项：\n1、在自然语言处理/计算机视觉/推荐系统领域有论文发表（例如，在RecSys、KDD、ICML、NeurIPs、CVPR等会议的论文列表、研讨会、口头报告等）；\n2、具备大语言模型（LLM）相关实践经验者优先。\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：广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制\n1. 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。\n2. 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入最大化，实现广告主受众的完全探索。\n3. 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。\n\n1、基于前沿技术，包括机器学习/深度学习、强化学习、LLM以及ScalingUp，在复杂的商业化场景中引领全球先进广告投放系统/模型的研发；\n2、优化整个广告漏斗的效率，涵盖召回与粗排、精排（点击率/转化率）、素材生态、样式/创意个性化以及系统资源分配；\n3、建立和完善系统框架与标准，提升效率&长期价值，同时满足不同垂直业务的多样化需求；\n4、与全球市场的产品和业务团队合作，最大化影响力以及追求TikTok全球广告收入的持续提升。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机科学、统计学、运筹学、应用数学、物理学专业优先；\n2、拥有以下一个或多个领域的实践经验：机器学习、深度学习、统计模型和应用数学方法；\n3、扎实的编程技能，精通C/C++和Python；熟悉基本的数据结构和算法；\n4、熟悉大数据系统，包括Hadoop和Spark；\n5、熟悉至少一种主流机器学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）的架构和实现；\n6、对新技术有好奇心和创业精神。\n\n加分项：\n1、在自然语言处理/计算机视觉/推荐系统领域有论文发表（例如，在RecSys、KDD、ICML、NeurIPs、CVPR等会议的论文列表、研讨会、口头报告等）；\n2、具备大语言模型（LLM）相关实践经验者优先。",
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