大模型算法工程师（广告投放）-Ads Core（北京/上海）

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可向大模型、强化学习领域专家发展，成为算法架构师
• 在业务广度上，可转向广告产品、策略产品等方向，或管理团队
• 字节跳动内部晋升通道清晰，可逐步成长为技术Leader或技术专家
• 负责字节跳动广告客户侧的优化工作，包括自动化投放、探索与利用、素材创意等方向
• 设计并构建下一代AI自动化投放产品，提升客户投放体验和效率
• 运用强化学习和生成式技术解决广告投放中的素材、成本、跑量等问题
• 搭建智能广告投放Agent框架并构建评估体系，持续优化推理效果
• 扎实的编程能力，精通C++和Python，熟悉数据结构和算法
• 深入理解机器学习和深度学习理论，熟悉常用算法
• 具备强化学习、大模型或Agent搭建经验者优先
• 有广告投放或出价机制相关经验为加分项

申请策略

• 了解字节跳动广告业务（巨量引擎）的基本原理，面试时展现业务理解
• 准备一个端到端的机器学习项目案例，阐述从问题建模到上线效果的全过程
• 突出编程能力：展示C++/Python项目经验，强调数据结构和算法基础
• 强调机器学习项目：列出相关实践，特别是强化学习、大模型或广告相关项目
• 展现探索精神：提及你如何主动学习新技术并应用在项目中
• 如果有时间，可以深入学习强化学习（如PPO、DQN）和大模型微调技术
• 熟悉广告投放系统的基本概念（如出价、竞价、CTR预估）

面试指南

• 对于项目介绍类问题，使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
• 对于设计类问题，先明确目标，然后拆解模块，再讨论技术选型和权衡
• 对于开放性问题，可结合字节业务实际，展示你的思考和落地能力
• 请介绍一个你使用强化学习解决实际问题的项目
• 大模型在广告投放中可以有哪些应用？请举例说明
• 如何设计一个自动化广告投放Agent？关键模块有哪些？
• 广告冷启动问题如何优化？请从算法角度分析
• C++中如何实现一个高效的数据结构？请手写代码