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实习腾讯营销-基于LLM的广告系统实验设计与衡量
深圳总部 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1、计算机、AI、统计学、数学等相关的专业硕士研究生及以上学历；
- 2、具备大数据处理能力，熟悉掌握数据提取和分析工具，如SQL、Python、R等；
- 3、统计学知识扎实，熟悉A/B testing、因果推断，熟悉常用的机器学习模型；
- 4、具备敏锐的数据洞察力，严谨的逻辑思维能力，良好的沟通能力，持续的学习能力。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
广告商业化系统的优化，依赖高效的实验迭代能力。而广告平台是典型的双边市场系统，导致其实验面临显著的跨侧干扰：广告主之间存在预算竞争与流量博弈，用户行为又受到广告供给结构的影响，策略的调整可能改变整个市场的均衡状态。
传统的数理统计方法处理双边市场系统的实验设计，仍然会面临较大的瓶颈。因此，探索与当前AI技术结合，基于LLM语义生成等能力，拓宽传统假设检验的边界，使得实验衡量更加准确和高效。
当前挑战：
- 1、复杂广告策略效果衡量方法的准确性；
- 2、广告实验中广告主的高度异质性影响实验采样鲁棒性；
- 3、传统特征信号滞后且信息维度下载，借助大语言模型可捕捉广告市场的更多增量信息
工作内容：
探究当前的AI技术与广告实验系统的结合方向。
例如，利用LLM从非结构化广告数据中提取语义特征，与传统行为特征融合，训练更强的基线预测模型，以提高广告随机化与联合采样结构的鲁棒性，从而增强业务衡量的准确性，为广告业务迭代提供更科学的指引。
【任职要求】
- 1、计算机、AI、统计学、数学等相关的专业硕士研究生及以上学历；
- 2、具备大数据处理能力，熟悉掌握数据提取和分析工具，如SQL、Python、R等；
- 3、统计学知识扎实，熟悉A/B testing、因果推断，熟悉常用的机器学习模型；
- 4、具备敏锐的数据洞察力，严谨的逻辑思维能力，良好的沟通能力，持续的学习能力。
【技术方向】
AI数据、数据工程
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该岗位可能会问的问题
基于 设计 岗位的常见面试问题整理
请描述你的设计流程，从拿到需求到输出最终方案
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1. 理解需求：和 PM 对齐业务目标和用户场景 2. 竞品分析：同类产品怎么做的 3. 用户调研：目标用户的实际痛点 4. 低保真原型：快速验证交互流程 5. 高保真设计：视觉细节 + 组件规范 6. 开发交付：标注 + Design Token + 走查 7. 上线后复盘：数据验证设计假设
你怎么理解 Design System，以及为什么要用它
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1. Design System = 设计语言 + 组件库 + 规范文档的集合 2. 价值：保证一致性（所有页面看起来像同一个产品）、提高效率（开发-设计对齐）、可维护（改一处全局更新） 3. 核心组成：Design Token（颜色/间距/字体）、组件（按钮/表单/卡片）、模式（导航/搜索/反馈）
你的作品集中最满意的项目是哪个，为什么
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1. 选一个最有深度的，不是最漂亮的 2. 设计目标：为谁解决什么问题 3. 设计过程：展示 sketches → wireframes → final（体现思考） 4. 设计决策：为什么选这个方案而非其他 5. 结果：数据反馈（转化率/满意度/留存）
为一个老年人使用的健康监测 App 设计首页，你会考虑哪些特殊需求
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1. 可读性：大字号（≥18px）、高对比度、避免低饱和配色 2. 交互：大点击区域（≥48px）、避免双击/长按/滑动等复杂手势 3. 信息架构：只展示最核心信息（血压/心率/用药提醒），不要信息过载 4. 容错：误操作可撤销，关键操作二次确认 5. 语音输入：考虑老年人打字不便
你怎么衡量一个设计的好坏
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1. 不只是好看——设计是解决问题的工具 2. 可用性指标：任务完成率/时间/错误率 3. 商业指标：转化率/留存率/NPS 4. 主观评估：用户访谈/可用性测试中的反馈 5. 强调「设计是假设，数据是验证」
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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。