广告算法工程师-穿山甲（北京）

优缺点分析

角色解读

• 成为广告算法领域的专家，深入理解行业业务和算法优化
• 晋升为技术Leader，带领团队攻克业务难题
• 横向扩展到推荐系统、搜索算法等相关领域，或转向产品策略方向
• 优化穿山甲联盟广告在电商、金融等行业的变现效率，通过投放策略和模型算法提升收入
• 针对不同行业的深度转化链路，设计稀疏样本下的行为预估模型和出价策略
• 利用联邦学习或私有建模解决流量异构和人群差异问题，提升客户价值
• 深入分析冷启动、稳定性等长期问题，提供系统性解决方案
• 扎实的程序开发能力，能高效实现复杂算法
• 全面的推荐广告技术能力，熟练使用机器学习、深度学习进行业务建模
• 扎实的统计学习和深度学习基础，熟悉联邦学习等前沿技术
• 较强的沟通能力，能跨团队协作并分享知识

申请策略

• 在简历和面试中注重业务思维，展示如何用技术解决业务问题
• 了解字节跳动穿山甲平台的特点，思考可能的技术方案
• 突出推荐系统或广告算法的项目经验，尤其是变现效率提升的案例
• 展示机器学习建模能力，提供具体的模型优化细节和量化成果
• 强调对业务的理解，如不同行业的广告投放痛点
• 体现技术广度，如熟悉联邦学习、深度学习框架等
• 深入复习深度学习、推荐系统经典论文，掌握最新进展
• 了解联邦学习的基本原理和广告场景应用

面试指南

• 问题分析：先理解业务需求和现有瓶颈，拆解为数据、模型、策略等子问题
• 建模方案：选择合适模型（如DeepFM、DIN等），设计特征工程和损失函数
• 评估迭代：通过离线指标（AUC、GAUC）和在线A/B测试验证效果，持续优化
• 如何优化某个行业（如电商）的广告变现效率？请给出具体思路
• 什么是联邦学习？在广告场景中如何应用？
• 如何处理稀疏样本下的深度行为预估问题？
• 冷启动问题如何解决？请举例说明
• 你过去做过的项目中，如何衡量业务收益？请分享量化结果