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广告策略实习生(J100450)
广告策略实习生(J100450)
发布于 大约 2 个月前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
实习与临时职位
冷启动
广告策略
数据分析
漏斗分析
竞价优化
算法
SQL
AI 估算 · 4k–6k
百度大厂实习薪资有竞争力,硕士学历岗位,技术性强,月薪约4-6k合理。
职位详情
关于这个职位
这是一份百度的广告策略实习生岗位,主要参与广告出价策略分析、流量生态优化、冷启动机制改进等工作
你将接触到真实的大规模广告数据,运用Python、SQL和Spark进行数据分析与策略评估,适合对互联网广告技术感兴趣的同学
最低要求
硕士及以上学历,计算机、统计学、数学等相关专业
优秀的编程和算法能力,熟悉python编程语言、熟悉常见的数据结构和编程算法者优先
熟练掌握SQL、熟悉Python
工作细致严谨、积极主动、有自驱能力
具备良好的沟通能力、团队协作能力,责任心强
工作职责
负责广告出价策略与全链路漏斗分析,诊断竞价与转化卡点,输出策略优化方案
负责广告流量生态优化,优化广告行业结构、预算分配及竞价环境等,构建健康可持续的广告生态体系
负责新广告冷启动机制优化,挖掘冷启机制、特征和模型优化点,提升冷启动效果
负责广告策略效果评估,搭建/优化策略监控体系与指标体系
优先资格
熟悉Spark者优先、具备数据分析能力优先
了解广告业务逻辑(如广告投放、竞价、归因等)者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触百度真实广告业务和大数据场景,技术积累扎实
- 岗位横跨策略、流量、数据,学习面广
- 大厂实习经历含金量高,有转正机会
- 实习期短,需自驱主动学习
- 适合对互联网广告技术感兴趣、具备较强编程和数据分析能力的计算机/统计专业硕士生
缺点 / 挑战
- 需要快速学习广告业务知识,专业门槛较高
- 跨部门协作多,沟通成本较高
角色解读
- 深入了解互联网广告业务,成为广告策略专家
- 积累大规模数据处理和模型优化经验,向算法工程师发展
- 实习表现优秀可转正,进入百度核心业务团队
- 负责广告出价策略分析,通过漏斗数据诊断竞价与转化问题并输出优化方案
- 优化广告流量生态,调整行业结构、预算分配和竞价环境
- 改进新广告冷启动机制,结合特征和模型提升效果
- 搭建策略监控和指标体系,持续评估策略效果
- 扎实的编程和算法能力,熟悉Python和常见数据结构
- 熟练使用SQL进行数据查询,了解Spark大数据处理
- 具备数据分析能力,能从业务数据中发现问题驱动决策
- 良好的沟通协作和自驱力,能主动推进项目
申请策略
- 面试时展现对广告策略的兴趣和理解,尤其是出价和冷启动
- 强调自驱力和快速学习能力,并举具体例子
- 突出Python和SQL相关项目经验,展示数据处理能力
- 如果有数据分析和建模项目,用STAR法则详细描述
- 提及任何广告相关经验(如竞赛、论文)会增加竞争力
- 提前学习广告基础知识:竞价、归因、CTR预估等
- 熟悉Spark基本操作,了解大数据处理框架
- 复习数据结构与算法,准备编程题
面试指南
- 项目介绍使用STAR原则:情境、任务、行动、结果
- 概念理解先定义核心要素,再结合实际业务举例
- 编程题先讲思路(如数据结构选择、时间复杂度),再写代码
- 请介绍一个你用数据分析解决问题的项目
- 如何评估广告策略的效果?你会使用哪些指标?
- Python编程题:实现一个LRU缓存
- SQL题:统计每个广告位的点击率
- 你对广告出价策略的理解?
职位点评
70
综合评分
百度深圳广告策略实习,技术栈主流,薪资未披露,WLB一般,发展性好。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估,方便比较实习机会。
更适合这类人
该职位最适合注重技能成长和职业发展的求职者,尤其是希望进入互联网广告技术领域的同学。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利60
成长发展85
工作生活60
使命价值60
薪资福利
60中等
薪资未明确披露,但百度实习生薪资在行业中属于中等偏上,实习经历本身有长期价值,短期补偿性一般。
薪资信号未披露(AI估算:4K-6K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及主流大数据技术和广告策略,技术成长空间大,但未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、Spark、广告策略、数据分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公,工作地点未明确说明,但大厂通常有加班文化,WLB信号缺失。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)
使命价值
60中等
广告行业成熟稳定,社会影响力中性,岗位创新性一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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