logo of kuaishou

快手商业化策略产品实习(出价中台)

实习兼职D0372地点:北京状态:招聘

任职要求


1、27届/28届本科及以上学历,计算机/软件/统计/数学及相关专业优先; 
2、对数据有敏感度,有数据分析能力,能用sql完成基础的问题分析;
…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录

工作职责


1、参与快手效果广告投放,参与从召回到精排的策略设计和优化工作,学习和理解竞价广告投放机制;
2、对 AI 感兴趣,协助跟进AI x 出价方向落地,以及相关产品的设计及上线;
3、具有数据分析能力,能从实验或者case进行数据分析洞察问题,并设计策略;
4、具有较好的沟通能力,与算法、研发及运营团队紧密配合,了解客户需求,参与完成策略设计工作,推进项目上线。
包括英文材料
学历+
还有更多 •••
相关职位

logo of kuaishou
实习D10606

1、负责商业化产品系统搭建,为商家和广告主提供面向行业的完整商业化方案,从而提升广告变现效果,达成商业目标; 2、负责智能化投放系统能力建设,为商家提供高效便利的操作,设计内部和外部的整体流程和功能,推动产品落地和效果分析的迭代; 3、根据多类型业务属性,抽象提炼客户相关需求,制定产品中长期可持续产品规则并落地; 4、有过智能投放、智能调价、智能基建、素材优选、成本优化和跑量策略等至少一项策略经历。

更新于 2026-01-22北京
logo of bytedance
实习A21976A

团队介绍:我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core,致力于研发全球领先的在线广告优化算法,营造健康、互惠的广告生态,持续提升用户和客户体验,引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究,涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍: 自动化投放,是在客户给定的 营销诉求约束和素材商品资产下,平台通过感知投放状态信息(state)对投放6 要素做实时决策(action),和投放系统交互获得效果反馈(reward),来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策,在素材/出价/创编/探索预算等均有落地,但仍有以下问题:1)对历史序列建模 不够;2)仅对未来短期做决策,缺乏未来长周期action planning,不是长期最优; 3)多 action 之间缺乏组合,带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时,平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要,目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构,但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主,限制了搜索空间和效果上限,效率比较低。随着生成式模型发展,生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势,因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式, 提升效果。

更新于 2025-03-03北京
logo of bytedance
实习A44812

团队介绍:我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core,致力于研发全球领先的在线广告优化算法,营造健康、互惠的广告生态,持续提升用户和客户体验,引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究,涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍: 自动化投放,是在客户给定的 营销诉求约束和素材商品资产下,平台通过感知投放状态信息(state)对投放6 要素做实时决策(action),和投放系统交互获得效果反馈(reward),来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策,在素材/出价/创编/探索预算等均有落地,但仍有以下问题:1)对历史序列建模 不够;2)仅对未来短期做决策,缺乏未来长周期action planning,不是长期最优; 3)多 action 之间缺乏组合,带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时,平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要,目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构,但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主,限制了搜索空间和效果上限,效率比较低。随着生成式模型发展,生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势,因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式, 提升效果。

更新于 2025-03-03上海
logo of bytedance
实习A66390A

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。 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 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。 1、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; 2、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; 3、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; 4、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。

更新于 2026-01-20上海