汽车之家
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
XGBoost
CNN
竞价策略
广告推荐
AI 估算 · 20k–30k
核心算法校招岗，技术门槛高，大厂薪资竞争力强，北京地区月薪2-3万合理
职位详情
关于这个职位
该职位面向2026届毕业生，在汽车之家北京总部参与商业化核心算法研发，聚焦广告推荐、竞价策略、转化预测等场景，使用Python和深度学习框架优化模型，提升广告变现效率
适合对机器学习算法有扎实基础、希望在大厂商业化场景积累经验的候选人
最低要求
一、基础要求：
届本科及以上学历，计算机、数学、统计学、数据科学、人工智能等相关专业
二、技能要求：
掌握机器学习、深度学习基础理论，熟悉常见算法（如LR、XGBoost、CNN、Transformer等），了解算法原理与应用场景
熟练使用Python，掌握TensorFlow、PyTorch等至少一种深度学习框架，具备基础的模型开发和调参能力
三、素质要求：
沟通能力强、团队协作能力强、抗压能力和复杂环境适应能力强
工作职责
参与商业化核心算法的研发与优化，聚焦广告推荐、竞价策略、人群定向、转化预测等场景，提升广告投放效率和商业化收益
负责算法模型的训练、验证、部署与迭代，结合业务数据优化模型效果，解决实际业务痛点（如点击率、转化率、ROI提升等）
协助梳理业务需求，将业务问题转化为算法问题，输出算法方案并落地实施，跟踪模型上线效果并持续优化
AI 洞察
优缺点分析
- 加入已上市大型互联网公司，平台稳定，商业化核心算法直接贡献营收，价值感强
- 接触前沿技术（如Transformer）和真实海量数据，技能积累速度快，行业认可度高
- 校招岗位，注重培养，适合应届生从0到1建立算法落地经验
- 广告算法业务复杂度高，需要快速理解业务逻辑和指标，上手压力较大
- 工作强度可能较高，涉及模型持续迭代和线上效果优化，需适应快节奏
- 算法岗竞争激烈，需不断学习新技术以保持竞争力
- 适合对机器学习算法有浓厚兴趣、喜欢解决实际业务问题、抗压能力强且希望在商业化技术方向快速成长的应届毕业生
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为高级算法专家、技术负责人，深耕广告推荐或AI领域
- 业务方向：积累商业化业务理解，转型为算法架构师或产品技术负责人
- 管理方向：随着经验增长，可晋升为团队小组长或技术管理者，带领团队攻坚核心项目
- 开发和优化广告推荐、竞价策略等商业化算法模型，提升广告投放的点击率、转化率和ROI
- 使用Python和深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）训练、验证、部署模型，并跟踪上线效果进行持续迭代
- 将业务需求转化为算法问题，设计解决方案并落地实施，与团队协作解决实际业务痛点
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉LR、XGBoost、CNN、Transformer等常见算法
- 熟练使用Python编程，具备TensorFlow或PyTorch框架下的模型开发与调参能力
- 良好的沟通协作能力与抗压能力，能够快速适应复杂业务环境
申请策略
- 关注汽车之家的业务模式（汽车媒体+电商）和商业化产品，面试中展现对业务的理解
- 提前了解公司技术文章或开源项目，体现技术热情
- 突出机器学习或深度学习相关项目经历，尤其是分类、回归、推荐等任务
- 强调Python编程能力和框架使用经验，附上GitHub项目链接
- 展示竞赛（Kaggle、天池）或论文成果，体现算法理解深度
- 如有广告推荐、CTR预估相关经验，重点描述
- 系统复习LR、XGBoost、Transformer等算法原理，并动手实现简单模型
- 熟悉TensorFlow/PyTorch的模型训练、调参和部署流程，完成一个端到端项目
面试指南
- 针对原理类问题：先给出定义和核心思想，再分解步骤（如训练过程、损失函数），最后举例说明应用场景
- 针对业务问题：先明确问题目标和约束（如实时性、资源），再提出候选方案并说明权衡，最后举具体案例
- 对于模型选型：对比不同模型的优缺点，结合数据量、特征维度、业务需求选择，并解释理由
- 请详细解释XGBoost的原理，包括其与GBDT的异同和正则化项的作用
- 如何评估一个广告推荐模型的效果？结合实际业务说明
- Transformer的自注意力机制是如何工作的？在推荐系统中有哪些应用？
- 给定一个CTR预估任务，你会如何设计特征工程和模型选型？
- 如何解决广告点击率数据中的样本不平衡问题？
匹配度报告
65
综合匹配度
大厂核心算法校招，技术前沿、成长快，但WLB一般、薪资待定。
适合人群
适合以技术成长和职业发展为首要目标、对薪资和WLB要求适中的应届生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
65中等
薪资未在JD中明确，但大型上市公司校招算法岗通常提供具有竞争力的薪酬和福利；需面试确认具体待遇。
薪资信号未披露 (20K-30K/月)
成长发展匹配
85较高
职位聚焦商业化核心算法，涉及前沿技术（深度学习、Transformer），实战经验丰富，成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、XGBoost、CNN、Transformer、广告推荐
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
未提及远程或弹性办公，北京现场办公，通勤未说明，WLB信号不明确，可能需根据项目节奏加班。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
互联网行业稳定但已成熟，广告商业化带来直接营收，社会影响力中性，技术采用积极。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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