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推广搜算法实习生-商业策略方向（J97973）
推广搜算法实习生-商业策略方向（J97973）
发布于 大约 21 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
深度学习
数据分析
PyTorch
强化学习
SQL
TensorFlow
因果推断
用户增长
推荐系统
LTV
AI 估算 · 4k–8k
大厂算法实习岗位，薪资有竞争力，但作为实习按月薪计算，范围合理。
职位详情
关于这个职位
这是一份百度推广搜算法实习生职位，专注于商业策略方向
你将参与深度学习、因果推断、强化学习等前沿技术在用户增长、定价、推荐等场景的应用，从数据中洞察业务瓶颈并驱动策略优化
适合对算法落地有热情、希望在大平台积累经验的在校生
最低要求
计算机或统计/运筹相关专业，优秀的数据结构、算法和编码能力，熟悉Tensorflow或者Pytorch，熟悉SQL
对数据高度敏感，能主动从数据中洞察业务瓶颈，并驱动问题的解决
工作职责
进行深度学习/uplift/因果推断/强化学习建模，用户会员定价/场景推荐/广告人群分层预估等业务场景，提升用户的转化
从用户全生命周期角度，构建业务转化策略体系（促活、定价、流失召回等），提升LTV
面向业务目标，深入分析与理解数据，定义问题，设计建模思路
学习了解业界先进技术，结合业务实际情况，进行改造优化
优先资格
有深度学习/强化学习/因果推断/uplift/运筹优化经验的优先
有相关领域的会议或期刊发表过论文优先
AI 洞察
优缺点分析
- 百度大厂平台，接触海量真实用户数据和业务场景，技术成长快
- 团队专注于深度学习、因果推断等前沿技术，技术氛围浓厚
- 实习经历含金量高，为后续求职或深造增加竞争力
- 有机会与业界顶尖人才合作，拓展人脉和学习机会
- 工作强度较大，可能需要应对快速迭代的业务需求
- 对算法功底要求高，需同时掌握多项前沿技术并灵活应用
- 作为实习生，需要在短时间内快速熟悉业务并产出有效结果
- 适合对商业策略和算法落地有浓厚兴趣、学习能力强、希望在互联网大厂积累实战经验的计算机/统计相关专业在校生
角色解读
- 通过实习积累大厂实战经验，未来可转向推荐、广告、搜索等核心算法方向
- 表现优秀可转正为正式员工，进入百度商业策略核心团队
- 长期发展可成为算法专家或技术管理者，深入人工智能商业化领域
- 利用深度学习/因果推断等方法对用户行为建模，提升转化率和LTV
- 从用户全生命周期角度设计策略，包括促活、定价、流失召回等
- 分析数据定义问题，将业务需求转化为算法方案
- 跟踪业界前沿技术，并应用到实际业务中优化效果
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
- 熟练使用SQL进行数据提取和分析，具备良好的数据敏感度
- 了解因果推断、强化学习或运筹优化等方向者优先
- 优秀的编程能力和算法功底，能独立实现复杂模型
申请策略
- 在简历中展示对商业策略的兴趣，如参与过定价、用户增长等项目
- 提前了解百度商业策略产品（如搜索广告、信息流广告），思考算法如何提升效果
- 突出机器学习/深度学习相关项目经验，尤其是涉及用户增长、推荐或广告的实践
- 强调因果推断或强化学习的项目或研究经历，展示对前沿技术的理解
- 写明熟练使用的技术栈（TensorFlow/PyTorch/SQL），并附上成果指标
- 如果有相关论文发表或竞赛获奖，务必重点体现
- 复习因果推断和强化学习核心概念，可阅读相关经典论文
- 练习SQL数据处理和分析能力，准备一些数据洞察的案例
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR原则：背景、任务、行动、结果，突出技术贡献和业务影响
- 对于概念应用类问题，先阐述定义，再结合具体业务场景举例，展示逻辑链
- 对于开放设计题，先明确问题目标，再拆解数据、特征、模型、评估等步骤，体现系统性思考
- 请介绍一个你使用深度学习解决实际问题的项目，遇到了哪些挑战？
- 什么是因果推断？在用户增长场景中如何应用？
- 如何评估一个推荐系统的效果？你会用什么指标？
- 解释一下LTV的概念，以及如何通过算法提升LTV？
- 给定一个业务问题（如用户流失），你会如何设计实验和模型？
匹配度报告
61
综合匹配度
大厂算法实习，前沿技术栈，薪资未披露，WLB一般，适合积累经验。
适合人群
最适合重视技能成长和前沿技术积累的求职者，能够接受较高工作强度和现场办公模式。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利50
成长发展95
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
50较低
实习薪资未披露，且无明确福利说明，补偿性动机满足程度一般，但大厂实习经历本身具有隐性回报。
薪资信号未披露 (4K-8K/月)
成长发展匹配
95较高
该职位涉及深度学习、因果推断、强化学习等前沿技术，且实际应用于商业化场景，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、因果推断、强化学习、TensorFlow、PyTorch、SQL、用户增长、LTV、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，无远程弹性，且互联网大厂实习可能面临一定工作强度，WLB一般。
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
工作通过算法提升用户转化和LTV，商业价值明确，但社会影响力相对中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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