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本次校招为拼多多集团2026年暑期实习生招聘(日常实习),提供市场管培生、大模型算法工程师、HR管培生、运营管培生及仓配物流管培生等多个核心岗位。岗位覆盖市场营销、人工智能、人力资源、电商运营及物流供应链等领域,旨在培养具备业务理解力与技术落地能力的复合型人才。
本次招聘为拼多多集团2026年暑期实习生招聘(日常实习),面向2025届及2026届本科及以上学历毕业生。招聘涵盖市场营销、人工智能、人力资源、电商运营及物流供应链五大核心领域,工作地点分布于上海及全国多省区。
广告投放:负责App主流媒体平台投放策略制定,对ROI负责,参与自动化交易系统设计与量化研究。
数据分析:搭建用户增长模型,优化增长漏斗,主导A/B实验分析,构建数据指标体系。
KOL运营:负责短视频平台达人营销,制定内容策略,优化投后数据效果与转化路径。
广告创意:制定信息流短视频风格,把控拍摄剪辑,分析内容热点并总结可复制的方法论。
站内营销:策划提升GMV的营销内容,进行差异化探索与本地化运营,管理项目进度。
基座研发:参与多语言、多模态大模型基座的构建与优化,涉及数据处理、预训练、SFT及RL环节。
前沿探索:攻关Long Context、Agent-RL等前沿方向,提升模型准确性与泛化性。
应用落地:主导AI交互式搜索、生成式推荐、智能客服等场景的技术方案设计与实现。
价值闭环:利用AB实验验证技术价值,提升用户体验与商业效益。
招聘配置:全流程参与招聘工作,包括人才库维护、简历筛选、面试组织及数据分析。
员工关系:协助制定用工规则,执行市场调研,管理入离调转手续,协调劳资关系以降低风险。
招商运营:负责供应商资源开发、商品活动策划及市场数据收集分析。
社群团长运营:开拓区域市场,负责用户增长与活跃,管理社群运营及促销激励活动。
卖场运营:负责区域卖场规则建设、商品结构优化及流量分发效率提升。
仓储运营:管理收货、分拣、出库全链路,通过数据分析降低运营成本,确保库存安全。
物流&网格站运营:制定配送网络标准,开发管理外包服务商,优化网点标准化流程。
学历背景:本科及以上学历,2025届或2026届毕业生,专业不限。
核心素质:对市场营销、广告、数据、AI或运营领域有浓厚兴趣,具备快速学习能力和好奇心。
能力要求:具备良好的逻辑思维、沟通表达与项目推进能力。
技能加分:熟练使用Excel,掌握SQL/Python/Tableau等工具者优先;有相关实习或项目经历者优先。
针对性准备:根据目标岗位(如算法岗需准备模型原理,运营岗需准备案例分析)整理简历,突出相关技能与项目成果。
关注地域:明确上海总部岗位与全国区域岗位的差异,结合个人意愿选择投递方向。
技能强化:无论哪个方向,数据分析能力(SQL/Python)和逻辑思维都是核心加分项,建议提前复习相关工具与理论。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
涵盖广告投放、数据分析、KOL运营、广告创意及站内营销五个方向,负责策略制定、模型搭建、达人管理及内容生态优化。
参与电商领域多模态大模型基座研发、前沿技术探索(Long Context/Agent-RL)及应用落地(智能搜索/推荐/客服),推动技术价值闭环。
涉及招聘配置全流程管理及员工关系合规建设,包括人才库维护、面试组织、用工规则制定及劳资关系协调。
包含招商运营、社群团长运营及卖场运营方向,负责供应商开发、区域市场拓展、用户增长及卖场规则建设。
涉及仓储作业全链路管理及物流网格站运营,负责库存管理、流程优化、配送网络建立及外包服务商监管。
* **招聘配置**:全流程参与招聘工作,包括人才库维护、简历筛选、面试组织及数据分析。
## ✅ 投递建议
* **关注地域**:明确上海总部岗位与全国区域岗位的差异,结合个人意愿选择投递方向。
本次招聘包含上海总部岗位(如市场、算法、HR)及全国多省区岗位(如运营、物流),投递前请确认工作地点是否符合个人规划,避免盲目海投。
无论是市场投放、数据分析还是运营岗位,均强调数据分析能力(SQL/Python/Tableau)及A/B测试经验,简历中需突出相关项目经历或工具掌握情况。
拼多多重视业务落地与结果导向,面试准备中应结合电商行业特性,展示对广告投放、用户增长或供应链优化的具体思考与过往实践成果。
本次招聘面向2025届或2026届毕业生,学历要求为本科及以上,专业不限。但部分技术或分析类岗位(如大模型算法、数据分析)更偏好计算机、统计学、数学或相关理工科背景。
市场、算法、HR等核心职能岗位主要工作地点为上海;而运营管培生和仓配物流管培生则面向全国多省区,具体分配可能根据业务需求及候选人意愿确定。
通用加分项包括熟练使用Excel、掌握SQL/Python/Tableau等数据分析工具。针对特定岗位,如大模型算法需熟悉预训练、微调及强化学习框架;市场运营岗则需具备广告投放、A/B测试或短视频策划经验。
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