用户增长算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师成长为搜索推荐或用户增长领域的资深专家，主导核心算法迭代
• 管理方向：可向技术Leader转型，带领团队负责业务线算法策略
• 跨界方向：结合金融与医疗业务知识，成为懂业务的技术专家，甚至转行产品/运营管理
• 负责金融和医疗产品的用户增长算法，包括搜索推荐、流量运营等场景，通过模型优化提升用户转化和留存
• 与产品、运营协作，设计并落地智能化增长方案，比如个性化推荐、精准营销
• 探索大模型（如LLM）在搜索推荐中的应用，研究生成式推荐、AI搜索等前沿技术
• 扎实的编程能力，熟练掌握C++/Java/Python及PyTorch/TensorFlow等框架
• 深厚的机器学习与深度学习基础，熟悉LR、DNN、Transformer等模型原理
• 优秀的数理分析和问题解决能力，能独立探索新场景并系统化解决问题

申请策略

• 提前研究中国平安的金融科技和医疗健康业务布局，面试中展示对业务的理解
• 关注平安的AI研发文化，如是否有技术博客或开源项目，可针对性准备
• 突出用户增长、搜索推荐相关的项目经验，特别是使用机器学习模型提升业务指标的具体案例
• 强调编程能力，列出熟练掌握的语言和框架，如Python、PyTorch等
• 展示大模型相关经验（如LLM微调、RAG、Prompt工程）会显著加分
• 如有金融或医疗领域的算法应用经历，务必重点描述
• 系统学习推荐系统经典模型（如DIN、DeepFM）以及最新的LLM4Rec方法
• 熟悉Spark、Flink等大数据处理框架，提升工程化能力

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出个人贡献和量化成果
• 技术对比：从传统模型到最新方法，说明选择理由和优缺点，展示技术深度
• 业务结合：将算法与业务目标关联，体现解决问题时的业务敏感度
• 请介绍一个你参与过的用户增长或推荐项目，包括算法选型、效果提升、遇到的挑战
• Transformer在推荐系统中有哪些应用？请举例说明
• 如何用大模型来优化搜索或推荐？你认为有哪些关键问题和解决方案？
• 在金融场景下，算法需要满足哪些合规要求？你会如何设计模型来保证公平性和安全性？
• 复习LR、DNN、Transformer、用户增长常见指标（DAU、留存率）等基础知识