百度
广告算法工程师（J100446）
广告算法工程师（J100446）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市 / 深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Cvr预估
多任务学习
推荐系统
深度学习
CTR预估
PyTorch
TensorFlow
AI 估算 · 25k–45k
百度核心广告算法岗，需深度学习和大规模系统经验，技能稀缺，薪资在行业内具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是百度的广告算法工程师，负责广告核心任务如CTR/CVR预估、出价优化和广告排序，设计并部署基于深度学习的模型，应用Transformer等前沿架构解决业务问题
你将与数据工程师和产品团队协作，搭建高可扩展的特征pipeline，并通过严谨的离线评估和A/B测试推动模型迭代
适合有2年以上搜索/广告/推荐算法经验、热爱深度学习和AI技术的求职者
最低要求
计算机科学、机器学习、人工智能或相关专业，硕士及以上学历，2年以上搜/广/推算法工作经历
熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备扎实工程实践经验
深入理解深度学习理论，包括表示学习、注意力机制、序列建模等
有大规模分布式训练与模型部署上线经验
精通Python与SQL
熟悉大数据技术栈（如Spark、Hive）者优先
优秀的问题解决能力与沟通能力，热衷于用AI技术创造真实业务价值
工作职责
针对广告核心任务（如CTR/CVR预估、出价优化、广告排序），设计、开发并部署基于深度学习的模型
研究并应用前沿深度学习架构（如Transformer、多任务学习、RankMixer等），解决实际广告业务问题
与数据工程师合作搭建高可扩展的特征pipeline，与产品团队协作将模型集成到线上生产系统
开展严谨的离线评估与线上A/B测试，验证模型效果并推动持续迭代优化
跟踪深度学习、推荐系统、计算广告领域的最新进展，并探索其在业务中的落地应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度广告业务是公司核心收入来源，项目重要度高，技术影响力大
- 使用深度学习前沿技术（Transformer、多任务学习等），技术成长迅速
- 大厂平台，资源丰富，与顶尖工程师合作，参与大规模系统开发
- 技术迭代快，需要持续学习最新论文和工程实践
缺点 / 挑战
- 广告业务对模型精度和线上效果要求极高，工作压力较大
- 跨团队协作频繁，沟通成本较高
- 适合对深度学习有浓厚兴趣、喜欢挑战性技术问题、希望在广告AI领域深耕的算法工程师
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为算法专家/架构师，主导核心模型设计与创新
- 业务方向：深入理解广告业务，晋升为技术负责人或产品技术总监
- 横向发展：转推荐、NLP等相邻AI领域，拓展技术广度
- 设计并部署CTR/CVR预估等广告核心深度学习模型，优化出价与排序策略
- 研究与引入Transformer、多任务学习等前沿架构，解决实际广告业务问题
- 与数据工程师协作搭建高可扩展特征pipeline，并与产品团队集成到线上系统
- 开展离线评估和A/B测试，基于数据驱动迭代模型效果
- 熟练掌握PyTorch或TensorFlow，具备扎实的深度学习工程实践
- 深入理解深度学习理论，包括表示学习、注意力机制和序列建模
- 精通Python和SQL，熟悉Spark、Hive等大数据技术栈
- 具备大规模分布式训练与模型部署上线的经验
申请策略
- 准备1-2个完整的算法项目案例，从问题定义、模型设计到线上效果全流程
- 关注百度技术博客或开源项目，了解其技术方向，在面试中展现匹配度
- 突出搜索/广告/推荐算法相关项目经历，尤其是CTR/CVR模型优化的具体成果
- 强调深度学习框架的使用经验和模型部署案例，展示工程能力
- 列出在大规模数据处理（Spark/Hive）和分布式训练方面的实践经验
- 巩固Transformer、注意力机制等前沿架构的理解，并尝试复现相关论文
- 学习广告系统基础，如出价策略、竞价排序等业务知识
面试指南
- 技术问题：先明确问题背景和约束，再提出解决方案，最后说明实验结果和迭代
- 开放性问题：结构化回答（场景-方案-效果），结合具体数据或案例增强说服力
- 请详细介绍一个你参与过的CTR/CVR预估模型，包括模型结构、特征工程和优化方法
- 你如何应用Transformer到广告推荐场景？请说明设计思路
- 如何处理大规模分布式训练中的通信瓶颈和模型同步问题？
- 描述一次你通过A/B测试发现模型问题并改进的经历
- 你对广告出价优化有什么理解？如何平衡平台收入和广告主体验？
- 复习深度学习基础理论，尤其是CTR预估经典模型（如DCN、DeepFM）和最新进展
职位点评
66
综合评分
百度核心广告算法岗，前沿技术栈，成长空间大，但工作强度和现场办公要求较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合发展型求职者，追求技术前沿和职业成长，能接受较高工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资未明确披露，但百度作为大厂，算法岗位薪资有竞争力，福利体系完善，不过因未提及具体数字，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位处于百度核心广告业务，使用Transformer等前沿技术，成长空间极大，无疑问是高发展性岗位。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Transformer、多任务学习、RankMixer、CTR预估、深度学习
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点为北京和深圳，需现场办公，未提及弹性工作或WLB信号，互联网大厂算法岗通常强度较高，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
智能广告属于AI商业化典型场景，对提升广告效率和用户体验有直接价值，但社会影响力中性，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
百度 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs