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营销算法实习生（J107237）
营销算法实习生（J107237）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Pytorch
Rag
Sql
机器学习
算法优化
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
顶尖大厂核心AI岗、前沿技术栈、高成长潜力、高强度工作
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
1.0千
与AI算法中位数基本持平
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 1360 个在招 · 其中AI算法 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 91 个在招
职位详情
关于这个职位
作为百度营销算法实习生，你将深入参与业务Agent算法的研发与优化，负责构建自动化执行能力
同时，你将搭建评测体系与归因诊断工具，通过数据驱动的方式实现模型的自进化迭代，并探索利用AI智能体提升策略研发效率，助力营销场景的智能化升级
最低要求
本科及以上在校生，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先
具备扎实的机器学习、概率统计与运筹优化基础，熟练使用Python，掌握SQL，熟悉PyTorch等常用框架
理解大语言模型基本原理，熟悉工具调用、RAG或Agent工作流，具备相关项目或研究实践，能够完成工具开发、调试与实验分析
具备技术调研与科研实验能力，能够阅读英文论文、复现方法、提出研究假设，设计对照实验并分析结果
主动学习、沟通协作能力良好，愿意深入理解业务
每周到岗不少于4天，连续实习不少于6个月
工作职责
业务Agent算法：参与业务场景分析、任务拆解与抽象建模，与工作流编排能力，集成业务知识、数据服务和算法工具，提升复杂营销任务的自动化执行能力
评测体系与归因诊断：参与评测数据集、自动化评测与难例挖掘工具建设，从任务完成质量、执行可靠性及业务适用性等维度评估Agent表现
结合执行轨迹、业务反馈与专家经验，分析任务规划、工具调用和算法策略等环节的问题，提出并验证归因假设，沉淀诊断结论与评测样本
评测驱动的自进化：基于评测结果与归因诊断，探索经验提炼与策略迭代机制，优化提示词、技能模块和工作流，构建“发现问题—归因诊断—方案优化—评测验证—经验沉淀”的持续改进流程
算法策略与AutoResearch：围绕营销内容场景，参与时间序列预测、推荐排序等模型的搭建与优化
探索利用AI编程智能体开展论文复现、模型改进与自动化实验，支持策略的高效迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处百度核心AI团队，接触最前沿的大模型与Agent技术栈
- 直接参与高价值营销业务场景，技术落地性强，业务影响力大
- 拥有完善的导师制度和丰富的内部培训资源，利于快速成长
- 大厂背书，简历含金量高，未来就业竞争力强
- 技术更新极快，需要保持高强度的学习和自我驱动力
- 业务逻辑复杂，需深入理解营销场景才能做好算法抽象
- 竞争激烈，对候选人的科研能力和工程落地能力要求双高
- 实习期长且出勤要求高，需平衡好学校课程与实习工作
- 计算机/AI相关专业在校生，对大模型应用有浓厚兴趣，具备较强科研潜力和工程能力的同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高级AI算法工程师发展，深耕大模型应用与Agent架构设计
- 转向AI产品经理或算法策略专家，连接技术与业务落地
- 进入学术界或高端研发机构，从事前沿AI技术研究
- 参与营销场景下业务Agent的算法设计与工作流编排，提升任务自动化执行能力
- 搭建自动化评测体系与归因诊断工具，评估Agent表现并定位问题
- 基于评测结果优化模型策略，探索AI智能体在论文复现和实验中的应用
- 进行时间序列预测、推荐排序等核心算法模型的搭建与迭代优化
- 扎实的机器学习、概率统计与运筹优化理论基础
- 熟练掌握Python、SQL及PyTorch框架
- 深入理解LLM原理，熟悉RAG、Agent工作流及工具调用机制
- 具备优秀的英文文献阅读能力、科研实验设计及代码复现能力
申请策略
- 关注百度AI开放平台及最新技术博客，了解其技术生态
- 准备1-2个完整的AI项目案例，重点阐述思路、难点及解决方案
- 面试前复习机器学习基础理论及大模型常见面试题
- 突出机器学习、深度学习相关的课程成绩或科研项目
- 详细展示LLM、RAG、Agent相关的项目经历或竞赛成果
- 强调Python编程能力、SQL查询能力及PyTorch框架使用经验
- 体现英文文献阅读能力、实验设计能力及解决复杂问题的思维
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 针对算法问题，先讲原理，再讲应用场景，最后讲优化手段
- 对于评测与诊断类问题，强调数据驱动、闭环迭代和量化指标
- 展示对前沿技术的敏感度，引用近期顶会论文或开源项目作为支撑
- 请介绍一个你参与的LLM或Agent相关的项目，你在其中负责什么？
- 如何设计一个自动化评测体系来评估Agent的任务完成质量？
- 解释一下RAG的工作原理，以及如何优化RAG的效果？
- 在时间序列预测或推荐排序中，你常用的模型有哪些？优缺点是什么？
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
百度作为互联网巨头，其实习薪资在北京地区属于市场水准偏上水平，虽非最高但福利体系完善，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.5千/月）
成长发展
92较高
该职位深度涉及LLM、Agent、RAG等前沿技术，且强调科研实验与论文复现，技术成长空间极大，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、PyTorch、Python、SQL、机器学习、运筹优化
业务类型profit_center
工作生活
45较低
要求每周到岗不少于4天且连续实习6个月，属于高强度全职式实习，WLB较差，通勤压力可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
70中等
通过AI技术提升营销自动化效率，具有明确的商业价值和技术创新意义，虽非纯公益，但在推动行业智能化方面有积极影响。
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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