字节跳动算法实习生-商业产品与技术
任职要求
1、本科及以上学历在读,计算机等相关专业优先; 2、热爱计算机科学和互联网技术,对人工智能类产品有浓厚兴趣; 3、具备优秀的编码能力,熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言优先; 4、有扎实的数据结构和算法功底,熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算、计算机视觉、计算机图形、语音识别与合成中一项或多项; 5、对推荐系统、计算广告、搜索引擎、对话问答、图像和视频分析处理相关技术有经验者优先; 6、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情。
工作职责
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:商业化产品与技术支持字节跳动包括抖音/今日头条/西瓜视频等产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设,为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地,在这里你将有机会开阔自己的国际化视野,接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法,并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、利用机器学习技术,改进头条的推荐、广告系统,优化数亿用户的阅读体验; 2、分析基础数据,挖掘用户兴趣、文章价值,增强推荐、广告系统的预测能力; 3、分析用户商业意图,挖掘流量潜在商业价值,提升流量变现; 4、研究计算机视觉算法,给用户提供更多更酷炫的功能; 5、研发机器翻译与对话技术,促进跨语言内容理解与交流。
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:商业化产品与技术支持字节跳动包括抖音/今日头条/西瓜视频等产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设,为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地,在这里你将有机会开阔自己的国际化视野,接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法,并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 1、利用机器学习技术,改进头条的推荐、广告系统,优化数亿用户的阅读体验; 2、分析基础数据,挖掘用户兴趣、文章价值,增强推荐、广告系统的预测能力; 3、分析用户商业意图,挖掘流量潜在商业价值,提升流量变现; 4、研究计算机视觉算法,给用户提供更多更酷炫的功能; 5、研发机器翻译与对话技术,促进跨语言内容理解与交流。
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:我们是字节跳动广告算法技术中台团队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。我们承担了字节跳动全系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、番茄小说等核心场景的商业化技术的支撑。 1、利用机器学习技术,改进头条的推荐、广告系统,优化数亿用户的阅读体验; 2、分析基础数据,挖掘用户兴趣、文章价值,增强推荐、广告系统的预测能力; 3、分析用户商业意图,挖掘流量潜在商业价值,提升流量变现; 4、研究计算机视觉算法,给用户提供更多更酷炫的功能; 5、研发机器翻译与对话技术,促进跨语言内容理解与交流。
团队介绍:国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设,为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地,在这里你将有机会开阔自己的国际化视野,接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法,并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景: 随着LLM大模型和多模态技术的快速发展,给下一代广告系统带来了重大机会,LLM可以根据广告平台的投放经验和数据,并且结合对广告大模型的理解,通过Reflection、RLHF等技术构建与真实环境交互的Agent,从而实现专家级别的广告账号管理,实现最高的ROI。同时广告Agent可探索根据用户的兴趣,个性化实现在线素材生产,最终实现广告素材和创意样式的千人千面,极大撬动用户和商品的匹配效率。 课题挑战: 现有的LLM在垂直广告营销领域上尚不能给出专业且能提升效果的专业知识,并且Agent无法很好的操作和里面广告系统。在创意方面,视频生成模型质量还不能满足广告生成的要求,以及和投放系统结合千人千面的个性化效果。
团队介绍:国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设,为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地,在这里你将有机会开阔自己的国际化视野,接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法,并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景: 随着LLM大模型和多模态技术的快速发展,给下一代广告系统带来了重大机会,LLM可以根据广告平台的投放经验和数据,并且结合对广告大模型的理解,通过Reflection、RLHF等技术构建与真实环境交互的Agent,从而实现专家级别的广告账号管理,实现最高的ROI。同时广告Agent可探索根据用户的兴趣,个性化实现在线素材生产,最终实现广告素材和创意样式的千人千面,极大撬动用户和商品的匹配效率。 课题挑战: 现有的LLM在垂直广告营销领域上尚不能给出专业且能提升效果的专业知识,并且Agent无法很好的操作和里面广告系统。在创意方面,视频生成模型质量还不能满足广告生成的要求,以及和投放系统结合千人千面的个性化效果。