大模型算法工程师-搜索广告

优缺点分析

角色解读

• 在搜索广告领域深耕，成为算法团队核心成员，进阶为技术负责人或架构师
• 横向拓展至字节跳动其他业务线（如抖音、头条）的推荐或广告算法岗位
• 积累大规模分布式系统经验，转型为AI平台或基础设施方向专家
• 探索大模型与搜索广告排序的融合，研发生成式召回和LRM模型，提升广告变现效率
• 利用NLP和多模态技术优化图文、直播等内容理解，应用于召回和排序链路
• 运用深度学习、图神经网络、强化学习等算法，针对搜索广告场景进行建模和特征优化
• 扎实的编码能力（数据结构、算法）和机器学习功底，熟悉深度学习框架
• 深入理解推荐系统或计算广告原理，有实际优化经验
• 熟悉大模型（LLM）相关技术，如Prompt、微调、多模态理解

申请策略

• 关注字节跳动招聘公众号，了解团队技术博客和分享，面试时展示对业务的理解
• 准备好介绍一个你主导的、有量化收益的算法优化项目
• 突出推荐系统或计算广告项目经验，特别是涉及排序、召回或CTR/CVR预估的成果
• 强调大模型相关经历，如LLM微调、Prompt设计或多模态项目
• 展示算法竞赛或开源贡献，体现编码和工程能力
• 深入学习推荐系统经典模型（如DIN、DIEN）和图神经网络
• 掌握大模型应用技术，如LangChain、LoRA微调等
• 了解字节广告系统架构，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架的分布式训练

面试指南

• 使用STAR原则（情境->任务->行动->结果）结构化描述项目，量化收益
• 对于开放式问题（如LLM应用），先给出总体思路，再结合具体场景细化
• 代码题注意复杂度分析，先写核心逻辑再考虑边界条件
• 请介绍一个你优化过的广告或推荐排序模型，具体如何提升指标？
• 大模型（LLM）在搜索广告中可以做哪些应用？你有哪些思考？
• 如何处理多模态内容理解？比如图文匹配或直播场景的特征提取？
• 手撕代码：实现一个带负采样的softmax计算
• 如何评估一个召回策略的效果？有哪些离线/在线指标？