AI算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 积累推荐系统实战经验，可向高级算法工程师发展
• 深入理解广告/搜索业务，可转向广告算法或搜索算法方向
• 表现优异可获转正机会，正式加入大厂
• 参与搜索/推荐/广告系统的模型迭代，优化CTR/CVR预估
• 设计和实现召回、粗排、精排等推荐全链路算法
• 基于海量用户行为日志进行特征工程与表征学习
• 扎实的深度学习/机器学习理论基础，熟悉TensorFlow或PyTorch
• 精通至少一门编程语言（C++/Java/Python），具备工程实现能力
• 较强的学习能力与数据敏感性，逻辑思维清晰

申请策略

• 在简历中说明对三七互娱游戏业务的了解
• 关注推荐系统在游戏分发中的应用
• 突出相关项目经验，如推荐系统、搜索排序等
• 强调论文发表或竞赛获奖经历（优先条件）
• 展示编程能力和框架使用经验（GitHub等）
• 提前学习推荐系统基础知识，如协同过滤、矩阵分解
• 熟悉TensorFlow/PyTorch的正向和反向传播机制
• 了解CTR预估模型如DeepFM、Wide&Deep等

面试指南

• 对于模型原理问题，从输入、结构、损失函数、训练过程等方面回答
• 对于特征工程问题，从数据处理、特征选择、交叉组合等角度分析
• 请解释逻辑回归在CTR预估中的应用及局限性
• 介绍一种你熟悉的推荐模型（如DeepFM）的结构和原理
• 如何处理稀疏特征？有哪些常用的特征工程方法？
• 在实习中如何处理数据不平衡问题？
• 复习机器学习基础，特别是分类、回归、排序算法
• 准备一个完整的推荐系统项目案例，能够详细说明数据、模型和效果