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广告算法工程师【2027届】
广告算法工程师【2027届】
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ctr预估
Cvr预估
Pytorch
Tensorflow
多模态
多目标优化
大模型
广告算法
强化学习
AI 估算 · 20k–30k
大厂算法岗位，校招薪资竞争力强，行业普遍在2-3万/月，年终奖约3-5个月，综合约15薪。
职位详情
关于这个职位
哔哩哔哩广告算法工程师（2027届校招）负责广告推荐算法研发，涉及召回、排序、预估模型优化，同时探索大模型、多模态等前沿技术在广告场景的应用，适合对算法研究有浓厚兴趣、希望在大平台快速成长的应届生
最低要求
届本科、硕士或博士毕业生，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学、电子信息等相关专业
扎实的数据结构、算法和编程基础，熟悉 C++、Python、Java 中至少一种开发语言
了解机器学习、深度学习、推荐系统、搜索或广告算法等相关知识，对算法研发充满兴趣
熟悉常见机器学习或深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等）者优先
具有良好的逻辑思维能力、学习能力和问题分析能力，能够快速理解业务并持续优化算法效果
具备良好的沟通能力和团队合作意识，乐于挑战复杂问题，能够主动推动项目落地
工作职责
参与广告推荐算法研发，持续优化广告召回、排序、预估模型等核心能力，提升广告匹配效率和广告效果
参与广告流量分发与策略优化，结合用户兴趣、广告质量、预算节奏和商业目标，不断提升流量利用效率和广告主投放体验
参与广告智能投放能力建设，探索预算优化、智能出价、成本控制、投放稳定性等方向，帮助广告主获得更好的营销效果
参与机器学习模型研发，包括 CTR、CVR、转化价值预测、多目标优化等模型建设，持续提升模型效果和线上性能
探索大模型、多模态、用户行为建模、长序列建模、强化学习等前沿技术在广告场景中的应用，打造下一代智能广告算法
与产品、运营、数据平台等团队密切合作，通过数据分析、在线实验和算法优化持续提升广告平台核心指标，为广告业务增长提供技术支持
优先资格
有广告、推荐、搜索、机器学习等相关实习经历
参加过 ACM/ICPC、CCPC、Kaggle 等算法竞赛，或具有科研项目、论文发表经历
熟悉 Transformer、大模型、多模态、强化学习等前沿技术，并有相关实践经验
热爱 AI 技术，对推荐系统、广告算法及智能决策等方向具有持续探索兴趣
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大平台，数据资源丰富，广告算法是商业变现核心，业务价值和影响力大
- 技术栈前沿，涉及大模型、多模态等热点，有利于技术积累和研究视野
- 完善的校招培养机制，团队协作氛围好，适合应届生快速成长
- 算法岗位竞争激烈，需要持续学习保持技术领先
- 现场办公模式，通勤和考勤相对固定，灵活性较低
- 适合热爱算法研究、对广告推荐系统有强烈兴趣，且能承受高强度学习的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 广告业务对效果指标要求高，工作压力可能较大，需要快速适应
角色解读
- 从广告算法工程师起步，逐步深入模型优化和策略设计，成长为算法专家
- 可横向拓展至推荐系统、搜索、大模型应用等方向，技术覆盖面广
- 发展路径：初级算法工程师 → 高级算法工程师 → 技术专家/管理岗位
- 负责广告推荐系统的算法研发，包括召回、排序、CTR/CVR预估等核心链路，持续提升广告匹配效率
- 参与广告流量分发与智能投放策略优化，如预算控制、智能出价，提升广告主投放体验和平台收益
- 探索大模型、多模态、强化学习等前沿技术在广告场景的应用，推动算法创新
- 与产品、运营团队协作，通过数据分析与在线实验优化广告平台核心指标
- 扎实的编程基础，熟悉C++/Python/Java至少一种，良好的数据结构和算法功底
- 掌握机器学习、深度学习基础，熟悉常用框架如TensorFlow、PyTorch
- 了解推荐系统、广告算法或搜索算法，对CTR预估、多目标优化有一定认识
- 具备快速学习能力、逻辑思维能力和团队协作精神
申请策略
- 提前了解B站广告产品的定位和特点，在面试中结合业务场景思考问题
- 多练习算法题和系统设计题，注重逻辑表达和工程思维
- 突出相关实习项目，如广告、推荐、搜索方向的算法项目，说明具体贡献和效果提升
- 强调编程能力，列出熟悉语言、框架和工具，如有开源项目或GitHub主页可附上
- 展示竞赛经历或科研论文，如ACM、Kaggle、顶会论文，体现算法功底和创新能力
- 提及对前沿技术的了解与实践，如大模型、强化学习的实际使用经验
- 复习机器学习核心知识，掌握LR、GBDT、FM、DeepFM等常见模型，并能推导和实现
- 熟悉一个深度学习框架的底层原理，动手实现简单CTR模型，尝试处理真实数据
面试指南
- 项目类问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），量化指标提升，强调个人贡献和复盘思考
- 算法模型问题：先讲原理和适用场景，再结合广告业务特点分析，展示系统性思考
- 策略开放题：明确目标，拆解约束条件，提出合理方案，并比较不同方案的优劣
- 请介绍一个你参与的推荐或广告项目，具体负责哪些部分，如何评估效果？
- CTR预估常用特征有哪些？如何处理稀疏特征？请举例说明
- 如何理解广告排序中的多目标优化？你会如何平衡收入与用户体验？
- 双塔模型为什么适合召回？它的局限性是什么？
- 如果广告点击率下降，你会从哪些方面排查原因？
职位点评
71
综合评分
B站广告算法岗，技术前沿、业务核心，成长空间大，但办公灵活性和薪资明确度一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合追求技术深度和快速成长、对算法创新有强烈自驱力的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值55
薪资福利
70中等
公司为上市公司，算法岗位薪资在行业内具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，存在不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
职位深度涉及核心广告算法和前沿技术，技术成长空间大，且业务盈利性强，利于个人职业竞争力提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CTR、CVR、多目标优化、大模型、多模态、强化学习、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性或远程工作，无法判断加班情况，工作灵活性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
55较低
广告算法直接服务商业变现，社会价值中性，但技术创新和应用对行业有一定推动作用。
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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