哔哩哔哩广告模型算法实习生
任职要求
1、 2026届及以后毕业，本科及以上学历在读 ，计算机、数学、统计学等相关专业优先； 2、熟悉 Linux，精通 C / C++、Java、Python 等至少一门编程语言，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉机器学习、数据挖掘、计算广告学相关基础知识，对常用算法有使用经验，并能根据实际场景进行优化，熟悉大规模数据挖掘处理、分布式计算； 4、善于阅读文献，快速学习，具备优秀的分析和解决问题能力，良好的沟通协作能力。 加分项： 1、有互联网广告算法、搜索 / 推荐系统、机器学习、计算机视觉、计算广告学及博弈论相关领域研究，及一线互联网公司实习经验者优先； 2、在 NIPS、ICML、ICLR、IJCAI / AAAI、SIGKDD、CVPR / ICCV、ACL 等相关国际顶级会议或期刊上有文章发表者优先； 3、有 Kaggle、KDD Cup 等推荐算法、数据挖掘比赛获奖者优先； 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
工作职责
1.跟进多模态大模型的最新研究进展和技术实现（包括但不限于视频理解、视频问答、视频caption等），将多模态大模型内容理解能力与广告业务相结合，提升广告模型匹配效率 2.跟进和研发基于扩散模型的图像生成、视频生成等前沿技术，用于广告图片、视频等创意素材的内容生成 3.跟进和研发大语言模型LLM的指令微调、RLHF 等技术，结合广告业务场景落地关键词提取、智能对话、广告标题或文案生成等多个下游任务 4.结合上述多模态理解和AIGC生成能力，构建自动化素材生产和投放优化平台，挖掘站内优质内容，自动化编辑、剪辑制作素材，并基于数据驱动优化素材投前、投中环节的效果
1、参与快手商业化系统核心模型、机制、策略算法的研究及开发工作； 2、针对每天数亿网民 & 亿级广告库，参与研发业界领先的超大规模深度学习推荐模型，通过输入端、判别层、输出端建模优化，更精准地实现千人千面，包括但不限于 Meta learning、图学习、多模态建模、对比学习等前沿技术研究； 3、参与研发业界领先的广告智能投放平台，通过应用运筹优化、强化学习、联邦学习、CV & NLP（视频理解、生成）等前沿技术，提升广告主投放的长短期收益； 4、针对每天百亿流量 & 数十种差异化场景，参与设计、实现创新的拍卖机制和分配算法，运用博弈论、计算经济学、Uplift 建模 / 因果推断，参数模型化等技术和理论，探索给定资源约束下最大化流量和生态长短期价值的最佳机制策略实践。
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：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行“激发生意新可能”理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 1、探索并落地超大规模商业化大模型，在业务场景做深度适配和极致优化； 2、参与商业化大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践； 3、应用商业化大模型AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升模型性能； 4、跟踪调研大模型以及相关方向的前沿技术； 5、深入研究和探索大模型在未来广告场景中的应用。
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：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行“激发生意新可能”理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 1、探索并落地超大规模商业化大模型，在业务场景做深度适配和极致优化； 2、参与商业化大模型多体裁内容数据链路建设、指令微调、偏好对齐、模型优化全流程实践； 3、应用商业化大模型AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升模型性能； 4、跟踪调研大模型以及相关方向的前沿技术； 5、深入研究和探索大模型在未来广告场景中的应用。
1、负责生成式大模型在商业化营销业务场景的前沿探索与应用； 2、负责CTR/CVR/LTV等广告排序核心模型的优化和创新； 3、负责强化学习、深度学习在商业化营销业务的前沿探索与应用。