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实习广告算法实习生-中国区搜索广告
上海 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先
- 具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底
- 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
- 对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神
- 熟悉机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项。
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：搜索广告团队是负责抖音，抖音电商，今日头条，西瓜视频等搜索全场景的收入变现团队。在这里我们有丰富的搜索流量， 综合的广告业务场景（包括不限于电商、本地、到店商家、游戏客户、装修客户、下载类客户等）。作为技术团队，我们的系统拥有核心并且先进的算法：1、使用LLM和视频理解技术进行广告的匹配和相关性计算；2、使用AIGC技术帮助客户自动生成广告的标题、图片和视频创意提升创意效率；3、利用先进模型预估用户的点击率和转化率；4、客户机制和策略帮助客户提升转化效果和投放效率；5、同时丰富的流量也带来了非常多的工程挑战。如果你在机器学习、LLM、Coding、工程等方向有不错的知识和经验，欢迎加入我们一起丰富和完善搜索广告营销和技术平台。
- 1、参与抖音搜索广告产品的广告全场景、全链路优化，包括召回/粗排/精排/混排/创意生成各模块的整体优化，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、使用AIGC技术自动生成广告标题、图片、视频，帮助客户提升创意效率；
- 5、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，做到收入和体验价值最大化。
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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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