算法工程师（推荐/搜索方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为推荐算法专家，深入优化模型和策略
• 横向扩展：转向搜索、广告等相邻领域，或从事AI架构设计
• 管理路线：带领算法团队，担任技术负责人或算法经理
• 优化信息流的召回、排序、重排算法，提升CTR和用户活跃度等核心指标
• 分析用户行为数据，构建用户画像，进行长短兴趣建模和特征设计
• 探索前沿算法，针对不同业务场景制定并优化算法策略
• 深入分析推荐效果，定位影响因素并提出改进方案
• 扎实的推荐系统知识，包括召回、排序、特征工程等
• 熟练使用Python/Java/C++，熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
• 较强的数据分析和机器学习算法能力，有用户画像或特征工程经验优先
• 具备大规模推荐、搜索或广告系统实战经验者优先

申请策略

• 关注东方财富的技术博客或开源项目，了解其技术栈
• 面试前准备一个完整的推荐系统案例，从问题定义到上线效果
• 突出推荐系统项目经验，尤其是召回、排序、特征工程的具体成果
• 量化展示CTR、UV等指标提升效果，用数据说话
• 强调深度学习框架使用经验，如TensorFlow/PyTorch
• 如有大规模系统或广告/搜索经验，务必重点提及
• 复习推荐系统经典论文，如DIN、DIEN、DeepFM等
• 熟悉用户画像构建方法，练习特征工程和A/B测试

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，量化展示
• 对比分析：比较不同模型或策略的优劣，体现思考深度
• 问题解决：先分析问题根源，再提出方案，最后评估效果
• 请详细描述你参与过的推荐系统项目，包括召回、排序、特征工程等环节
• 如何评估推荐系统的效果？有哪些离线指标和在线指标？
• 请解释FM和DeepFM的原理及区别
• 如何处理用户冷启动问题？
• 在特征工程中，如何处理高维稀疏特征？