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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 15 小时前实习/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
数据分析
算法
SQL
广告策略
竞价优化
漏斗分析
冷启动
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？
匹配度报告
66
综合匹配度
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。
适合人群
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。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利60
成长发展85
工作生活60
使命价值60
薪资福利匹配
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）
成长发展匹配
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
工作生活匹配
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）
使命价值匹配
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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