面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍：我们是字节跳动国际化广告核心变现中台团队，支撑全字节系近10款产品和原生广告的广告变现业务，是字节跳动全球第二增长曲线的核心建设者：作为统一算法中台，我们沉淀了业界领先的广告算法框架，使任一字节系APP能够快速应用前沿技术高效变现。铸就字节跳动全球第二增长曲线，释放多元生态的商业价值。负责近十种端的广告变现，拥有海量的用户行为数据，应用前沿算法捕捉用户全域意图。在流量策略、Ranking排序、激励因果推断等核心场景持续落地创新算法，不断提升各端变现效率。负责原生广告的变现效率，结合优质创意来提升广告系统的最大化效率分发，得到用户体验和商业化价值的最优解。在生成式创意方面和多模态内容理解方面持续深耕。实习内容你将参与核心广告算法策略的迭代与落地，工作覆盖业界前沿技术方向，结合大模型技术在广告系统做深入迭代。探索强化学习和生成式混排策略，在保障用户体验的约束下实现收入最大化，落地不同投放体裁的最优排序逻辑。研发生成式召回技术，捕捉用户在不同APP下的LifeLong行为意图，参与重构级联漏斗排序架构。落地投放大模型蒸馏方案，构建商业化的基座大模型，在兼顾大模型复杂算力效果的同时，实现模型策略ROI最大化。研究因果推断大模型技术，在营销场景下最大化激励介质的边际收益。结合视频生成能力，进行优质创意的优选和生成，最大化体验和商业化收益。职位要求2027届硕士及以上学历在读，计算机科学相关专业优先，博士学历优先。编程基础扎实，精通C/C++和Python，具备深度学习相关实践经验。熟悉至少一种主流机器学习框架（TensorFlow/PyTorch等）的架构与实现。对大模型等前沿技术有强烈好奇心，具备优秀的问题发现、分析与解决能力，热衷于将前沿技术落地到真实业务场景。加分项：1、在自然语言处理/计算机视觉/推荐系统领域有论文发表（例如，在RecSys、KDD、ICML、NeurIPs、CVPR等会议的论文列表、研讨会、口头报告等）。2、ACM/ICPC等算法竞赛获奖者优先。3、有LLM/生成式AI/强化学习相关研究经验，或在推荐/广告场景有相关算法迭代经验者优先。