广告算法工程师（巨量千川）-抖音电商

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从广告算法专家到技术Leader，深入大模型/多模态前沿
• 业务方向：理解电商广告业务逻辑，成长为业务与技术兼备的复合型人才
• 管理方向：有机会带领小团队，逐步走向技术管理岗位
• 负责电商广告在信息流场景的变现优化，从召回、粗排、精排到混排全链路模型调优
• 探索生成式推荐大模型和多模态技术，验证Scalability Law并设计特征工程与样本方案
• 与工程团队协同，提升海量数据下大模型的训练和推理效率
• 优化广告内容、商品、商家体验，平衡变现效率与长期用户价值
• 扎实的机器学习基础，熟悉推荐/广告/搜索领域的主流算法
• 熟练掌握深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），具备大规模模型训练经验
• 了解Transformer、多模态、大模型等技术，有相关项目经验优先
• 良好的编码能力与问题分析能力，能独立主导技术优化

申请策略

• 准备1-2个复杂项目的技术方案和效果数据，展示问题解决能力
• 了解字节电商广告业务（巨量千川）的基本模式和挑战，面试中体现业务理解
• 突出在广告/推荐/搜索领域的项目经验，特别是主导或参与的关键优化案例
• 强调大模型或多模态相关技术的实际应用，如Transformer、生成式模型等
• 展示机器学习竞赛/论文/开源贡献，证明技术水平
• 体现与工程团队协作提升系统性能的经历
• 深入学习推荐系统中的召回、排序、混排各环节算法
• 掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及大规模分布式训练技术

面试指南

• 对于项目问题，遵循STAR法则（情境-任务-行动-结果），着重技术细节和量化收益
• 对于算法设计问题，先阐述问题本质，然后比较不同方案的优缺点，最后给出合理选择
• 对于开放性问题，结合业务理解和技术可行性，提出多个角度并强调优化方向
• 请介绍一个你在广告/推荐系统中做过的优化项目，包括问题定义、方案设计和效果
• 如何设计一个多目标优化模型（如CTR和转化率）？
• Transformer在推荐系统中如何应用？相比传统DNN有哪些优缺点？
• 如何处理大规模的稀疏特征？常用的特征工程方法有哪些？
• 在你看来，广告变现与用户体验如何平衡？有什么算法策略？