哔哩哔哩｜数据科学实习生

部门介绍我们是B站商业化数据科学团队，正在探索大模型与 Agent 技术在商业化业务中的落地应用，覆盖品牌营销、效果广告、达人广告、内容理解、营销策略分析与效果度量等核心场景。 本岗位将重点参与商业化Agent能力相关建设，包括 Agent 应用搭建、工具链开发、Prompt 与知识库配置、分析能力封装、Agent 效果评估，以及商业化度量分析相关工作。你将有机会参与真实业务中的 AI Agent 产品建设，把大模型能力、数据科学方法和商业化业务问题结合起来，推动 Agent 从“能回答问题”走向“能完成分析任务、生成策略洞察、辅助业务决策”。职位描述工作职责: 1. 参与必达 Agent 的搭建与迭代，包括需求理解、任务链路拆解、Prompt 设计、知识库配置、工具调用、接口对接和输出效果优化。 2. 支持商业化度量分析相关工作，包括品牌营销效果度量、投放效果评估、实验分析、归因分析、指标体系建设和业务看板搭建等。 3. 参与 Agent 效果评估与迭代，包括构建测试集、设计评估指标、分析 Badcase、对比不同模型/Prompt/工具链方案的效果，并推动优化方案落地。 4. 跟踪 LLM、Agent、RAG、自动化数据分析、营销度量等方向的前沿方法，并结合业务场景进行调研、验证和实践。

1. 本科及以上在读，计算机、软件工程、人工智能、数据科学、统计学、数学、信息管理等相关专业优先。 2. 具备出色的编程能力，能够使用Python语言独立开发脚本，并且有SQL基础，能够独立完成数据提取、清洗和分析。 3. 有Agent项目实践经验，理解 LLM 相关原理，掌握ReAct、Function Calling、RAG、Multi-Agent 等常见范式，熟练使用LangGraph、LangChain、AutoGen中的至少一种高代码开发框架，并且对AI前沿技术充满热情。 4. 具备工程开发和协作能力，熟悉FastAPI、Docker、Git协同开发规范，了解CI/CD流程，能够通过日志、接口调试和基础测试定位问题。 5. 具备统计学基础与数据分析能力，了解常见统计分析、A/B 实验、指标体系设计、归因分析或效果评估方法。 6. 具备良好的结构化思考和沟通能力，能够把业务问题拆解为落地方案，和产品、研发、运营等多角色协作推进项目，并且通过文档清晰沉淀技术方案、分析报告、或前沿技术