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算法实习生-Ads Core

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部门介绍

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。 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 参与广告客户侧及用户侧Agent应用开发,在导师指导下协助设计并实现端到端Agent系统,覆盖深度调研、投放建议、用户体验优化等多种业务场景;
  5. 协助优化Agent应用的性能与产出效果,深入理解Agent实现机制及商业化业务逻辑,结合真实评测案例进行问题定位与原因分析,输出可落地的优化建议;
  6. 参与Agent Context Engineering工作,协助优化包括RAG、工具系统在内的整体生态,提高Agent在高并发、多场景业务环境下的运行效率与稳定性;
  7. 协助搭建与完善端到端Agent评测体系,基于用户反馈及业务指标,从多维度对Agent进行效果评估,为系统迭代提供数据支撑与决策参考;
  8. 在实践中加深对大模型与Agent架构的理解,接触Multi-Agent、Context Engineering/Management、ReAct/PlanAct/CodeAct等前沿架构与范式;
  9. 跟进行业前沿技术,了解并尝试模型Post-Training技术(如SFT、RL等),在导师指导下对特定能力问题进行实验性优化探索,为团队提供创新思路与技术方案。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 2027届硕士及以上学位在读,计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先;
  2. 具备扎实的计算机基础,熟悉至少一种主流编程语言(如Python/Go/Java/C++等),对后端开发或AI应用开发有实际项目经验者优先;
  3. 具备良好的问题分析与抽象能力,乐于深入理解业务与技术细节,能够在导师指导下完成实验设计与效果分析;
  4. 具备良好的沟通协作能力与主人翁意识,学习能力强,愿意在迭代的环境中快速成长。 加分项
  5. 有RAG、智能助手、对话系统、推荐/广告相关项目经验;
  6. 熟悉基本的机器学习/深度学习概念,了解SFT、RLHF等训练范式;
  7. 有参与大模型或Agent相关科研、竞赛、开源社区贡献的经历。

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