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广告策略实习生（J106714）
广告策略实习生（J106714）
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据分析
数据分析
Sql
广告策略
数据分析
数据结构
漏斗分析
竞价算法
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大厂核心广告策略实习、技术成长空间大、业务导向强、WLB常规
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比数据分析中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1380 个在招 · 其中数据分析 10 个
市场机会
选择适中
深圳 · 数据分析 · 33 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度广告业务的出价策略与全链路漏斗分析，诊断竞价转化问题并输出优化方案
同时参与广告流量生态优化、冷启动机制改进及策略效果监控体系的搭建，通过数据分析和算法能力提升广告生态健康度与投放效果
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
熟悉Spark者优先、具备数据分析能力优先
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
熟悉常见的数据结构和编程算法
熟悉Spark
具备数据分析能力
了解广告业务逻辑（如广告投放、竞价、归因等）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 头部互联网大厂核心商业化团队背书，接触海量真实广告数据与前沿竞价算法
- 系统化培养数据驱动的策略思维，技术栈实用性强
- 对学历与算法基础要求高，内部竞争较为激烈
- 适合数理基础扎实、对商业化变现感兴趣且具备较强抗压能力的研究生或高年级本科生
缺点 / 挑战
- 业务节奏快且指标压力大，需频繁应对竞价环境变化与模型调优
角色解读
- 可向资深广告策略专家、算法工程师或商业化产品经理方向发展，未来可主导核心变现链路设计或转型为数据科学家
- 深入分析广告竞价漏斗与转化数据，定位业务卡点并制定优化策略
- 参与广告流量生态与冷启动机制的迭代，提升投放效率
- 搭建策略监控与评估体系，保障广告业务健康增长
- 扎实的编程与算法基础（Python/SQL/Spark）
- 熟练的数据分析与建模能力，能处理海量广告日志
- 理解广告核心业务逻辑（竞价、归因、预算分配）
申请策略
- 提前研究百度广告生态（如凤巢系统），面试时展现对竞价机制与冷启动问题的独立思考
- 突出数据挖掘项目经历，明确展示Python/SQL/Spark实战成果
- 量化漏斗分析或策略优化带来的业务提升指标
- 强化机器学习基础与推荐/广告系统知识
- 补充A/B测试设计与因果推断方法
面试指南
- 采用STAR法则结构化表达项目背景与行动
- 指标设计需兼顾短期转化与长期生态健康
- 冷启动问题可从特征工程、迁移学习或探索性策略（如Bandit）角度回答
- 请描述一个你通过数据分析发现业务瓶颈并推动优化的案例
- 如何设计广告竞价策略的评估指标？
- 面对冷启动阶段的稀疏数据，你会采用什么建模思路？
- 复习常见数据结构与算法题
- 梳理过往数据项目中的业务逻辑与技术选型
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值50
薪资福利
75中等
深圳大厂实习津贴处于市场中上水平，但实习生薪资普遍固定，福利体系相对正式员工有所简化。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.5千/月）
成长发展
85较高
深度参与核心广告策略与算法优化，技术栈前沿且业务场景丰富，能快速积累数据科学与商业化经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Spark、竞价算法、漏斗分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂实习通常需坐班，工作节奏较快，但作为实习生压力相对可控，WLB中规中矩。
工作模式未明确
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
50较低
聚焦广告商业化变现，社会价值偏向商业效益，对追求强使命感或公益属性的求职者吸引力一般。
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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