推荐算法工程师（直播&视频电商）-抖音电商

优缺点分析

角色解读

• 在推荐算法方向深耕，成为技术专家（T4-T6+），主导核心排序模型或召回策略
• 横向扩展至搜索、广告等相邻领域，或转型为技术Leader带领团队
• 积累电商业务认知，向数据科学家或产品策略方向延伸，具备复合竞争力
• 设计并优化抖音电商直播的推荐算法，提升流量分发效率和商品匹配精度
• 基于海量用户行为与商品数据，构建机器学习模型并部署上线，支撑日常推荐服务
• 分析电商业务数据，挖掘用户、达人与商家的特征，推动供给生态优化
• 负责推荐策略的迭代，参与A/B实验，持续改善购物体验与转化指标
• 扎实的编程能力（C++/Python）和数据结构算法基础，能高效实现复杂模型
• 深入理解机器学习核心原理，熟悉推荐系统、CTR预估、排序模型等
• 具备大数据处理经验，能用Spark、Hive等处理海量数据，有流计算经验更佳
• 良好的业务理解与沟通能力，能协同产品、运营推动策略落地

申请策略

• 提前了解抖音电商业务逻辑，面试中展现业务洞察力
• 准备1-2个完整的推荐项目介绍，包括问题、方案、实验与迭代过程
• 突出推荐系统相关项目经验，特别是CTR预估、召回排序、多目标优化等方向
• 量化成果，例如提升某业务指标（点击率、转化率）的具体百分比
• 展示编程能力，可附GitHub链接或竞赛经历（如Kaggle、天池等）
• 强化深度学习在推荐中的应用，如DIN、DIEN、MMOE等模型
• 补充大规模数据处理能力，熟悉Spark SQL、Flink等工具
• 了解电商业务指标体系，如GMV、复购率、UV价值等

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出自己的贡献和技术细节
• 先明确问题定义，再给出具体方案，最后总结效果与反思
• 请介绍一个你优化推荐系统召回/排序的案例，具体是怎么做的？
• 对于冷启动问题，你有什么解决方案？
• 如何评估推荐系统线上效果？有哪些关键指标？
• 推荐系统中存在偏差（如位置偏差、流行度偏差），如何应对？
• 模型训练时正负样本不平衡如何处理？
• 复习推荐系统经典论文（Wide&Deep、YouTube DNN、DIN等），掌握核心思路