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实习广告算法实习生-端变现
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机相关专业
- 具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；熟悉C++/Python/TensorFlow/PyTorch
- 数据敏感度高，有策略迭代/业务算法的优化经验优先
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决有挑战的问题充满激情，良好的沟通表达和团队精神
- 深入理解和掌握人工智能领域前沿技术，对深度学习和统计机器学习、因果推断、博弈论、运筹学至少一个领域有深入理解
- 对推荐/广告系统有策略/业务相关算法的优化经验者优先，有国际顶级会议论文，GitHub公开成果优先，Kaggle/ACM比赛获奖者优先。
岗位描述
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：端变现团队是商业化能力的核心承载者之一，全面负责旗下主流产品矩阵的变现价值挖掘、技术体系搭建与业务增长助力。团队以“技术驱动商业价值，体验平衡增长效能”为核心目标，覆盖抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、红果短剧等产品变现、用户增长核心业务场景，通过整合变现策略、工程技术与增长激励等多元能力，打通“流量-技术-转化-增长”全链路，为产品商业可持续性、用户体验优化及业务规模增长提供全方位支撑。
- 1、负责今日头条/西瓜视频/剪映/红果短剧/番茄小说等亿活DAU产品的商业化变现，提升全端收入，优化包括召回/粗排/精排/混排及漏斗一致性全链路优化；
- 2、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过强化学习，Listwise建模等，提升全局业务价值；
- 3、从广告业务出发，负责长期价值建模，广告用户增长，用户体验策略等，促进各端的长期价值提升；
- 4、对于算法&策略&产品全局思考，深入到创新交互，信息流、阅读流、激励营销等特色产品场景，设计并落地业务策略。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。