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程序化广告媒体技术工程师（J99190）
程序化广告媒体技术工程师（J99190）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
性能优化
程序化广告
SSP
Rtb
竞价策略
Header Bidding
Prebid Server
Prebid.Js
AI 估算 · 20k–35k
程序化广告技术门槛较高，百度平台大，深圳薪资有竞争力，3年经验对应中级工程师。
职位详情
关于这个职位
该职位负责百度程序化广告媒体侧的技术对接与优化，包括Header Bidding方案落地、SSP平台集成及广告数据分析
需要3年以上程序化广告经验，熟悉Prebid.js、GAM等工具，适合希望在广告技术领域深耕的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业优先
年以上程序化广告领域相关从业经验
熟悉程序化广告生态，特别是web流量广告生态，理解RTB流程及关键指标，具备一定的数据分析能力，能够通过日志/报表定位问题
至少熟悉Google Ad Manager (GAM)/Prebid.js/Prebid Server/Amazon TAM 其中一个集成技术
熟悉竞价策略
具备前端性能优化经验优先
具备良好的沟通能力，能够跨团队协作推进项目
工作职责
负责媒体侧对接，包括Header Bidding（Prebid.js / Prebid Server）方案落地与性能调优
负责与主流SSP（如Google AdX、Magnite、Index Exchange等）的对接、调优等
参与广告数据分析与监控体系建设，结合日志和报表定位问题并驱动优化（如竞价超时、低出价、需求方异常等）
跟踪程序化广告行业趋势，推动新技术落地
优先资格
具备流量变现调优经验者优先
具备前端性能优化经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为互联网巨头，平台资源丰富，广告业务成熟，能接触大规模真实流量和核心技术
- 程序化广告是数字营销的核心方向，技术壁垒高，经验积累在行业内有很高价值
- 涉及前沿的Header Bidding、RTB等技术，能持续学习行业最新动态
- 深圳和新加坡双地点选择，可能提供国际化工作机会
- 广告技术领域竞争激烈，需要持续跟踪行业变化并快速学习新技术
- 性能优化和问题排查需要扎实的技术功底和耐心，工作强度可能较大
- 适合有程序化广告基础、对技术有热情、愿意深挖广告生态并解决复杂问题的后端或全栈工程师
缺点 / 挑战
- 媒体对接工作可能涉及多方协调，沟通成本较高，需要较强推动能力
角色解读
- 技术深耕：成为程序化广告领域的专家，掌握更复杂的竞价算法和广告系统架构
- 架构升级：转向广告系统架构设计，负责大规模分布式广告系统的设计与优化
- 管理转型：带领团队负责媒体技术方向，逐步走向技术管理岗位
- 负责与媒体方对接，落地Header Bidding方案并优化性能，确保广告请求高效处理
- 与主流SSP（如Google AdX、Magnite）集成，进行技术调优以提升变现效率
- 建设广告数据分析与监控体系，通过日志和报表定位问题（如竞价超时），推动持续优化
- 跟踪程序化广告行业趋势，引入新技术提升广告系统竞争力
- 精通程序化广告生态，尤其是Web流量，理解RTB流程和关键指标
- 熟练掌握至少一种广告技术工具：GAM、Prebid.js、Prebid Server或Amazon TAM
- 具备数据分析能力，能通过日志和报表定位并解决问题
- 了解竞价策略与前端性能优化，具备跨团队协作沟通能力
申请策略
- 了解百度广告产品（如百度联盟）的业务模式，在面试中展示对广告生态的思考
- 准备一个完整的项目案例，从问题定义到解决方案再到效果量化，体现技术深度
- 突出程序化广告相关项目经验，尤其是Header Bidding、SSP对接或RTB优化案例
- 强调数据分析成果，例如通过日志分析解决了竞价超时等具体问题
- 展示技术栈匹配度：Prebid.js、GAM、AdX等工具的实践经验
- 如果有流量变现调优或前端性能优化经验，务必在简历中重点描述
- 若对Prebid.js或Prebid Server不熟悉，建议花时间学习其架构和配置
- 补充广告竞价策略相关知识，了解常见优化手段
面试指南
- 结构化回答：先说明问题背景，再阐述你的分析思路（数据/日志），然后描述具体实施方案，最后量化结果
- 技术对比：遇到对比类问题（如Header Bidding vs 瀑布流），从延迟、透明度、收益等维度系统分析
- 强调闭环：展示从发现问题到驱动优化的完整闭环，体现数据驱动思维
- 请解释Header Bidding的工作原理及其与传统瀑布流的区别
- 你如何优化Prebid.js的加载性能？请给出具体方案
- 描述一次你通过日志分析发现并解决广告竞价超时问题的经历
- 你如何与SSP平台进行技术对接？遇到过哪些挑战？
- 谈谈你对RTB流程的理解，以及关键指标（如填充率、eCPM）的优化思路
匹配度报告
69
综合匹配度
百度程序化广告技术岗，前沿技术栈，发展空间大，但WLB不明确，薪资福利未披露。
适合人群
适合重视技术成长和职业发展，能接受一定工作强度，对程序化广告有浓厚兴趣的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
百度作为上市公司，薪资福利在行业内有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，因此补偿性动机满足程度较高但非顶级。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及程序化广告前沿技术（Header Bidding、RTB），百度平台提供丰富的技术成长机会，但JD未提及晋升通道或培训，发展性动机较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Header Bidding、Prebid.js、Prebid Server、RTB、SSP、Google Ad Manager
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
JD未提及远程或弹性工作，互联网大厂通常工作强度较大，深圳和新加坡均为核心城市，生活成本高，整体生活方式满足度一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
程序化广告属于数字营销核心，行业前景好，但百度广告业务本身社会影响力中性，创新水平属于积极采用新技术，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
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