广告归因算法工程师-Ads Core

优缺点分析

角色解读

• 深入广告归因领域，成为广告算法专家，负责核心策略方向
• 向技术管理发展，带领团队解决更复杂的广告系统问题
• 横向扩展至推荐系统、用户增长等相邻领域
• 构建用户行为序列特征，优化LRM模型的效率和效果，处理全场景用户行为数据
• 开发与迭代MTA、DDA等归因策略，解决复杂路径下的转化贡献问题
• 基于归因结果优化模型预估、预算分配与投放策略，提升广告效果
• 扎实的编程能力，熟悉C++/Java/Golang/Python之一，掌握数据结构与算法
• 大规模分布式数据处理经验，熟悉Spark、Flink、Hive等工具
• 机器学习基础知识，尤其在推荐系统、计算广告或搜索引擎领域有经验
• 数据敏感度和问题分析能力，对技术有热情

申请策略

• 了解字节跳动广告业务（巨量引擎等），在面试中展示业务理解
• 准备一个完整的归因或用户建模项目案例，从问题定义到解决方案和效果
• 突出大规模分布式数据处理经验，如使用Spark处理TB级数据
• 强调在推荐系统或计算广告领域的项目成果，包括归因、用户序列建模相关经验
• 展示编程能力，尤其是C++/Python的高性能代码经验
• 如果有因果推断或Uplift modeling相关经验，重点突出
• 学习用户行为序列建模技术，如Transformer、DIN、DIEN等
• 补充因果推断知识，熟悉DAG、do-calculus、Uplift model评估方法

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰描述项目背景和个人贡献
• 技术对比：比较不同方法的优劣，并结合业务场景说明选择理由
• 量化效果：用指标（如AUC、增量提升）说明模型收益，体现数据驱动思维
• 请介绍你在归因或用户行为序列建模方面的项目经验
• 如何评估MTA和DDA模型的效果？
• 在分布式环境中，如何高效处理用户行为序列数据？
• 解释Uplift modeling的原理，与传统预测模型有何不同？
• 给定一个广告转化路径，如何设计归因策略？