AI搜索算法工程师-搜索广告

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从算法工程师向AI搜索领域的资深专家发展，成为LLM应用方向的权威
• 管理方向：在技术积累基础上，可逐步向技术Leader或架构师转型，带领团队攻克难题
• 跨领域拓展：凭借对搜索和LLM的深入理解，可向推荐系统、广告算法、NLP等相邻领域拓展
• 负责构建和优化商业AI搜索系统，将大模型技术（LLM）融入现有搜索架构，提升搜索的理解与决策能力
• 设计并实施大模型的后训练流程（SFT/RLHF/DPO/GRPO），构建高质量训练数据，优化模型在搜索场景下的表现
• 优化RAG系统中的检索排序算法，改进答案生成的LLM模型，提升搜索结果的丰富性和结构化程度
• 与团队成员紧密协作，将研究成果快速落地为产品功能，推动搜索广告业务的创新
• 扎实的编程能力：精通C/C++或Python，熟悉数据结构和算法，有竞赛经历更佳
• 大模型理论与实践经验：深入理解LLM训练、推理、部署、蒸馏等环节，有SFT/RLHF等实际项目经验
• AI搜索相关领域知识：熟悉Query改写、意图识别、RAG、排序算法等搜索核心技术
• 良好的问题分析与沟通协作能力，能独立解决复杂技术问题并推动团队进展

申请策略

• 充分了解字节搜索广告的业务背景，在面试中展现对AI搜索商业价值的理解
• 准备一个完整的LLM+搜索项目案例，从问题定义、方案设计到实验效果，条理清晰地展示技术思考
• 突出大模型相关项目经验：详细描述你在SFT/RLHF/模型部署等方面的实际工作，包括数据构建、训练策略、效果收益等
• 强调搜索或推荐领域背景：如有Query改写、排序、意图识别等经验，务必重点呈现，并说明技术方案和成果
• 展示编程与竞赛能力：列出ACM/NOI/Kaggle等竞赛获奖，或在GitHub上的高质量开源项目
• 量化成果：用具体指标（如搜索点击率、模型延迟降低、准确率提升）证明你的贡献
• 系统学习LLM训练全流程：深入了解SFT、RLHF、DPO等算法原理，并尝试用开源框架（如DeepSpeed、Megatron）实践
• 补充搜索系统基础知识：研读经典搜索技术（如倒排索引、BM25、Learning to Rank），了解RAG的最佳实践

面试指南

• 基于STAR原则（情境、任务、行动、结果）组织项目经历，突出技术选择的原因和迭代过程
• 对于系统设计类问题，先明确目标，再拆解模块，考虑性能与成本的平衡，给出可选方案
• 对于原理类问题，先清晰解释概念，再结合实际场景分析适用性，展现思考深度
• 请详细介绍你参与过的一个大模型训练项目，包括数据构建、训练策略、评估方法及最终效果
• 如何将LLM整合到现有的搜索系统中？请描述技术架构和关键挑战
• 在RAG系统中，如何优化检索和生成的衔接？有哪些提高答案质量的技巧？
• 解释SFT和RLHF的区别，以及在搜索场景中更适合哪种方法？为什么？
• 如何评估AI搜索生成答案的质量？请举例说明你设计的评测维度