国际化广告算法工程师-本地生活（北京/上海）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：在广告算法方向成为专家，深入全链路优化和前沿模型（如大模型、因果推断）
• 管理方向：带领团队负责广告系统核心模块，逐步晋升为技术Leader或架构师
• 跨界发展：基于广告业务理解，向产品经理或增长策略等方向延伸，成为复合型人才
• 负责国际化广告的召回、粗排、精排全链路排序算法优化，提升变现效率与用户体验
• 构建全域ROI优化体系，解决自然流量与付费流量的统一归因与协同优化问题
• 开发自动化出价、创意优选等产品，利用机器学习、运筹优化和AIGC技术为广告主提供智能投放方案
• 探索大模型（LLM）在广告创意生成、意图理解等场景的落地，推动技术前沿应用
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉搜广推系统，在CTR/CVR预估、用户建模等领域有深入实践
• 精通Python、C++或Go，具备优秀的代码能力和系统架构设计能力
• 优秀的逻辑思维和数据分析能力，能将复杂商业问题抽象为数学模型
• 对广告业务有敏锐度，有结果导向意识，能推动算法落地并持续优化

申请策略

• 面试前准备一个完整的广告算法项目案例，从问题定义、方案设计到上线效果，展现技术深度和业务思维
• 了解字节跳动的国际化产品（TikTok、CapCut等）的广告模式，思考可优化的点
• 突出搜广推领域的项目经验，尤其是CTR/CVR预估、用户建模等具体成果，附上效果提升数据
• 展示扎实的编程能力：重点列出Python/C++/Go的项目，尤其是高性能系统设计或优化相关
• 如有AIGC/大模型相关实践或论文，必须突出
• 因果推断或uplift modeling经验也是加分项
• 强调技术广度：如了解全链路优化、自动化竞价、广告投放产品等业务知识
• 系统补习因果推断、uplift modeling相关知识，并尝试在业务中应用

面试指南

• 项目描述采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出技术难点和量化收益
• 对于开放性问题，先明确目标约束，再逐步拆解，给出至少两种方案的比较，并说明最佳选择
• 涉及业务理解的问题，结合字节跳动的实际业务场景（如电商、游戏）进行分析，体现商业敏锐度
• 请详细讲一个你做过的最能体现搜广推能力的项目，包括特征工程、模型选择、效果指标
• 如何设计一个全域ROI优化模型？自然流量和付费流量如何统一归因？
• 你对AIGC在广告领域的应用有何看法？请结合实际场景设计一个方案
• 如何评估广告系统的召回和排序效果？有哪些常用的评估指标？
• 给定一个广告CTR预估问题，你会如何处理特征、选择模型、优化训练过程？