国际化广告算法工程师-电商广告

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师成长为技术专家，深入广告算法领域
• 管理方向：带领团队负责广告算法方向，向技术Leader发展
• 业务方向：结合广告业务理解，转向产品策略或增长方向
• 设计和优化广告自动化产品（如GMV Max），利用机器学习、运筹优化、AIGC技术实现自动出价、素材优选等功能
• 制定流量策略，调节广告与推荐流量分配，提升用户体验和活跃购买用户数
• 优化广告投放链路，包括召回、粗排、精排、混排等环节的数据、特征、模型和策略
• 扎实的机器学习、深度学习理论，熟悉Transformer、MTL等模型
• 熟练使用PyTorch或TensorFlow，了解底层架构
• 精通C/C++、Java、Python之一，有良好编程习惯
• 具备运筹优化理论基础和实践经验

申请策略

• 了解字节跳动国际化电商广告业务，思考如何用算法优化GMV和用户体验
• 准备一个完整的广告算法项目案例，从问题定义到最终效果
• 突出广告、推荐、搜索等领域的算法项目经验，量化业务指标提升
• 强调使用深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的项目细节和优化成果
• 列出发表的CCF-A类论文或开源社区贡献
• 补充运筹优化相关知识，如线性规划、整数规划等
• 深入理解广告系统链路（召回、粗排、精排、混排）
• 熟悉AIGC在广告创意中的应用

面试指南

• 结构化回答：先明确问题目标和约束，再给出技术方案（模型/策略），最后说明评估指标和迭代计划
• 以案例为导向：结合过往项目经验，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）说明
• 技术深度：展示对底层原理的理解，如模型结构、特征工程、在线学习等
• 请设计一个广告自动出价算法，考虑预算约束和转化率目标
• 如何处理广告推荐场景中的冷启动问题？
• 请解释Transformer在广告排序中的应用
• 如果广告收入下降，你会如何排查和优化？
• 谈谈你对QCPX（每次转化成本报价）的理解