字节跳动广告算法实习生-广告变现技术
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读,计算机相关专业优先; 2、优秀的编程和算法能力,熟悉和精通C++/Python等编程语言,熟悉常见的数据结构和编程算法; 3、扎实的统计学习,深度学习理论基础,在一个或多个领域有深入的研究或实践经验; 4、具备较强的算法设计和建模能力,熟悉机器学习、数据挖掘、NLP、图像、多模态、大模型、数据分析、分布式计算至少某一方面; 5、具备优秀的分析和解决问题的能力,对解决具有挑战的问题充满激情,具备良好的主动性和求知欲,具备良好的沟通协作和抗压能力; 6、加分项:有国际顶级会议/期刊论文、有知名GitHub开源作品等公开成果、曾获Kaggle/ACM等算法比赛奖项。
工作职责
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:广告变现技术团队负责抖音、抖音极速版、抖音火山版、今日头条、西瓜视频、番茄小说等产品商业变现场景的研发工作,致力于打造业界领先的商业生态系统,为海量广告主提供用户增长与变现解决方案,利用算法与架构能力重塑广告的可能性。团队深耕人工智能/机器学习/广告算法等领域,负责广告投中算法优化,包含模型、出价、投放策略等内容的实现、优化与前沿技术探索。 1、参与抖音产品的广告全场景、全链路优化,包括召回/粗排/精排/混排各模块的整体优化,构建业界领先的下一代广告投放系统; 2、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; 3、在海量广告候选下,进行召回/粗排模型及链路优化,结合服务/素材等不同投放标的,不断优化链路漏斗效率; 4、参与混排/长期价值建模/人群转化渗透/用户体验等业务策略前沿探索,促进各端的全面提收; 5、深入原生/激励/新样式互动等特色业务场景,设计并落地模型、策略一体化方案,推进业务全面快速发展。
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。 课题介绍: 1、核心技术架构: 1)下一代广告技术栈: 模型算法层:搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统,攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合(延迟数据/埋点噪声/跨平台行为)等行业难题; 系统工程层:构建支持基于长序列特征的实时预估框架,研发支持动态创意组合的自动化投放引擎; AIGC融合层:建立文/图/视频多模态生成技术中台,实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环; 2)行业首创的AIGC解决方案: 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线,攻克三大技术堡垒: 多模态叙事引擎:研发支持角色一致性保持(Character-aware Diffusion)、分镜自动生成(Storyboard LLM)、动态运镜控制(Camera ControlNet)的复合型生成框架; 工业化工作流:构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线,实现日均千级素材产能; 投放增效系统:开发生成质量量化评估模型(QAGAN),建立素材生成-投放效果的反哺优化机制; 2、岗位挑战: 你将主导: 构建支持沿模型的混合推理框架,优化多卡并行下的生成效率; 设计跨模态对齐算法,提升文字指令到视觉元素的可控生成精度; 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统,实现CTR提升30%+的个性化内容生成; 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎; 3、我们期待这样的开拓者: 精通Diffusion Models技术栈,具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验; 熟悉多模态大模型(如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理),具备跨模态表征学习研究背景; 拥有广告算法背景者优先,熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点; 出色的工程化能力,主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地(从模型训练到服务部署)。
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: 随着全球化业务的快速增长,广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型(如CTR/CVR预估)在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时,LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解,到隐私安全增强的联邦学习框架,以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等,均成为行业前沿探索方向。 课题挑战: 在广告业务场景中,探索LLM技术突破传统模型能力边界:一方面需重构广告召回与排序机制,通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性,同时满足广告系统高实时响应要求,实现LLM增强的全域流量效率提升;另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制,平衡品牌规范约束与创意多样性,适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外,如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图,突破冷启动、泛化性等业务瓶颈,成为提升广告效果的关键技术创新方向。 另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求:在海量站内站外信号的背景下,解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题;同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架,在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力,以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。
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: 随着全球化业务的快速增长,广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型(如CTR/CVR预估)在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时,LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解,到隐私安全增强的联邦学习框架,以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等,均成为行业前沿探索方向。 课题挑战: 在广告业务场景中,探索LLM技术突破传统模型能力边界:一方面需重构广告召回与排序机制,通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性,同时满足广告系统高实时响应要求,实现LLM增强的全域流量效率提升;另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制,平衡品牌规范约束与创意多样性,适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外,如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图,突破冷启动、泛化性等业务瓶颈,成为提升广告效果的关键技术创新方向。 另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求:在海量站内站外信号的背景下,解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题;同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架,在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力,以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。
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。