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小红书广告算法实习生-通用

实习兼职内容理解地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1、研究生在读;
2、 计算机/电子信息/自动控制/软件工程/数学等相关专业;
3、优秀的分析、解决问题能力,对新技术充满好奇,敢于挑战高难度,善于提出解决方案并快速验证;
4、熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Caffe/ MXNet等深度学习框架中的至少一种;
5、具备优秀的编程能力和经验,熟悉PythonC/C++Java等编程语言,具有扎实的数据结构算法功底;
6、具备优秀的研究和创新能力,在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/ICML/SIGGRAPH等会议上发表过论文者优先。

工作职责


1、从事信息流广告中召回、粗排、精排和混排等模型的优化;
2、从事流量策略、机制策略、智能出价和广告主工具等方向的建设和优化;
3、从事广告内容理解、广告创意生成、广告质量、用户体验等方向的建设和优化;
4、从事行业向业务的深度优化目标和业务策略的优化。
(能满足以上某一个方向即可)
包括英文材料
TensorFlow+
PyTorch+
深度学习+
Python+
C+
C+++
Java+
数据结构+
算法+
CVPR+
ICCV+
ECCV+
ICML+
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实习A118264

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力,算法团队负责探索大算力与算法和应用如何结合,例如文本/ID生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列端到端建模等; 2、参与抖音、今日头条等产品中机器学习算法应用与优化,包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方; 3、和工程团队密切配合,探索新的架构下新的算法。

更新于 2024-04-15
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ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力,算法团队负责探索大算力与算法和应用如何结合,例如文本/ID生成式推荐、模型Scaling Up、用户超长序列端到端建模等; 2、参与抖音、今日头条等产品中机器学习算法应用与优化,包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方; 3、和工程团队密切配合,探索新的架构下新的算法。

更新于 2024-04-15
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实习A206971

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、AML负责给字节跳动提供大规模机器学习的算力,算法团队负责探索大算力与算法和应用如何结合,例如文本/ID生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列端到端建模等; 2、参与抖音、今日头条等产品中机器学习算法应用与优化,包括推荐、广告、多模态等需要利用大量算力的地方; 3、和工程团队密切配合,探索新的架构下新的算法。

更新于 2025-08-31
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实习A138986

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。 1、在超大规模在线深度学习框架下,结合前沿技术,持续优化CTR/CVR/DeepCVR模型精度,持续提升预估能力天花板; 2、提升投放链路效率,包括算力/召回/粗排/精排/Calibration以及漏斗一致性框架等全链路优化; 3、夯实海量数据下的基础算法能力,包括超长序列/大规模异构场景建模/大规模图神经网络等; 4、持续提升投放生态水平,推进业务全面快速发展。

更新于 2025-08-31