用户增长算法工程师（广告外投方向）-国际化短视频

优缺点分析

角色解读

• 初期：深入理解各渠道增长逻辑，独立负责某一渠道算法优化
• 中期：主导跨渠道增长策略，成为增长算法领域的专家，带小团队
• 长期：晋升为增长算法负责人或转向更广泛的用户增长产品/策略方向
• 负责TikTok外部渠道（广告、SEO等）的用户增长算法设计，通过模型优化提升拉新效率
• 持续调优各渠道策略，最大化DAU、DNU及用户长期留存，同时平衡业务约束
• 与产品、研发、数据科学团队协作，推动增长策略在实际业务中落地，并用A/B Test验证效果
• 探索深度学习、多模态、大语言模型、因果推断等前沿技术在增长场景中的应用
• 扎实的机器学习与深度学习功底，能针对增长问题设计合适的模型
• 熟练使用Python/C++，具备大数据工具（Hive/Spark）经验更佳
• 数据敏感度高，精通A/B Test实验设计与分析，能拆解复杂问题
• 优秀的跨团队沟通能力，能推动策略在多元化团队中落地

申请策略

• 在面试中展示对TikTok增长生态的思考，比如广告归因、自然增长与付费增长的协同
• 准备一个完整的增长算法项目案例，从问题定义、方案设计到效果评估，突出个人贡献
• 重点突出用户增长相关项目经验，如广告投放优化、SEO算法、用户留存模型等
• 强调深度学习模型在实际场景中的落地效果，包括A/B Test结果和业务指标提升
• 展示数据分析和实验设计能力，如复杂因果推断或多渠道归因案例
• 体现跨团队协作成果，尤其是推动策略从算法到产品落地的完整经验
• 补充强化学习或因果推断知识，这些在增长策略中越来越重要
• 熟悉广告投放平台（如Facebook Ads、Google Ads）的算法原理，有助于理解业务

面试指南

• STAR法则：先说明背景（Situation/Task），再讲采取的行动（Action），最后用数据量化结果（Result）
• 漏斗分析法：从用户获取、激活、留存等环节拆解问题，针对瓶颈提出模型改进
• A/B Test原则：明确实验目的、对照组设计、样本量计算、置信区间分析，并考虑长期效应
• 请描述一个你优化过的用户增长算法，你是如何设计实验并验证效果的？
• 如何评估不同广告渠道的用户质量？你会用什么指标和模型？
• 在资源有限的情况下，如何平衡拉新和留存？请给出算法策略
• 你如何理解外部渠道增长中的归因问题？有哪些主流方法？
• 请设计一个利用多模态数据提升广告投放效果的方案