推荐算法工程师（流量策略）-抖音电商

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕推荐算法，成为排序模型或流量策略方向的权威专家
• 管理路线：带领算法团队负责核心业务目标，逐步转向技术管理
• 业务转型：积累电商领域经验，未来可拓展至产品、运营或数据科学等方向
• 负责抖音电商推荐系统的大混排模块优化，包括Generator-Evaluator框架改造和Listwise模型优化，提升排序效果
• 利用海量用户行为数据搭建机器学习模型和在线服务，优化用户体验、商业收入和GMV
• 深入分析电商流量分发特点，识别瓶颈并设计策略提升流量规模，支持业务增长
• 扎实的编码能力、数据结构和算法基础，能够高效实现复杂逻辑
• 熟悉机器学习，特别是推荐系统、计算广告或搜索引擎相关算法
• 良好的沟通能力和团队协作精神，能跨团队推动技术方案落地
• 较强的逻辑分析和问题解决能力，能独立攻克技术难题

申请策略

• 准备系统设计面试，重点关注推荐系统架构和AB实验设计
• 了解字节跳动务实、快速迭代的文化，强调自己的落地能力和结果导向
• 突出推荐系统相关项目经验，尤其是排序模型优化（如Listwise、Generator-Evaluator）的实际案例
• 量化成果：例如CTR提升、GMV增长、流量利用率提升等具体数字
• 展示机器学习理论功底，包括经典模型和最新深度学习方法的掌握
• 深入学习推荐系统经典论文，如Deep & Cross Network、DIN、DIEN等
• 熟悉TensorFlow或PyTorch框架，掌握分布式训练和在线serving技术
• 了解电商业务指标（GMV、转化率、客单价）及流量分配逻辑

面试指南

• STAR原则：描述情景、任务、采取的行动和最终结果，用数据说话
• 先明确目标再讲方法，体现系统性思考，最后量化效果
• 展示思考过程，面对不确定性问题时，分情况讨论，体现逻辑严密
• 请介绍你优化推荐系统排序模型的一个案例，包括挑战和解决思路
• 如何平衡用户体验和商业收入？请举例说明
• 实现一个简单的Listwise损失函数，并解释其原理
• 如何处理推荐系统中的冷启动问题？
• 设计一个A/B实验评估推荐策略改动的影响