资深算法工程师/专家（广告投放）

优缺点分析

角色解读

• 在广告技术领域持续深耕，成为广告算法专家或架构师
• 横向扩展到推荐系统、搜索等相关性领域，或向技术管理岗位发展
• 随着大模型和多模态技术发展，可转向前沿AI研究方向
• 优化广告投放核心模块，包括召回、排序、出价、预算控制等，提升广告变现效率与用户体验
• 建设并优化CTR、CVR、LTV等预估模型，通过多目标学习与模型校准提升精度
• 设计并迭代oCPC/oCPM等智能投放策略，平衡成本、转化与长期价值
• 利用海量数据和A/B实验推动算法从设计到线上落地的全流程
• 扎实的机器学习和深度学习基础，熟练LR、GBDT、DNN、DeepFM、Transformer等模型
• 精通计算广告核心链路，掌握召回、排序、出价、归因等模块
• 熟练使用Python/Java/C++/Go和SQL，以及Spark、Flink、TensorFlow、PyTorch等工具
• 具备较强的数据分析与问题抽象能力，能够独立推动指标提升

申请策略

• 了解SHEIN的业务模式、广告变现策略和全球市场特点，面试中展现业务理解
• 准备一个完整的广告算法案例，从问题分析、方案设计到线上实验和效果复盘
• 突出广告投放相关项目经验，具体描述在CTR/CVR预估、出价策略等模块的优化成果
• 用数据说话，展示通过算法改进带来的收入提升、成本降低等量化指标
• 强调对计算广告全链路的理解，包括召回、排序、竞价、归因等环节
• 列出熟悉的模型和工具栈，尤其多任务学习、强化学习等前沿技术
• 复习多任务学习（MMoE、PLE）、序列模型（DIN）、Transformer等最新架构
• 强化因果推断和强化学习在广告中的应用知识

面试指南

• STAR原则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和量化收益
• 分点回答：先阐述核心概念，再结合项目经验说明具体做法，最后总结关键点
• 注重系统性：从全链路视角分析问题，展示对广告系统的整体理解
• 请详细描述你参与过的广告CTR模型优化项目，包括遇到的挑战和解决方案
• 如何处理样本偏差和延迟反馈问题？请举例说明
• 在多目标学习中，如何平衡不同目标（如CTR和CVR）？有哪些常见的模型结构？
• 请解释oCPC的工作原理，如何优化成本达成率？
• 如何设计A/B实验来验证出价策略的有效性？需要注意哪些陷阱？