广告算法实习生（J100400）

优缺点分析

角色解读

• 实习结束后有机会转正，成为百度广告算法工程师，参与更核心的业务
• 深入计算广告领域，逐步成长为算法专家或技术负责人
• 积累大规模机器学习系统和广告业务知识，未来可向广告产品经理或技术管理方向发展
• 参与广告系统核心策略（竞价机制、CTR/CVR预估）的设计与优化，提升广告效果和平台收益
• 使用Python、Spark等工具进行大规模数据处理、特征工程和模型训练
• 跟踪前沿技术，进行算法研究和技术实验，推动广告系统创新
• 扎实的编程和算法能力，熟练掌握Python、Linux、Spark及常见数据结构与算法
• 了解统计学习和深度学习理论基础，有相关项目或论文经验者优先
• 具备优秀的问题分析和解决能力，对挑战性问题充满激情，有良好的主动性和沟通协作能力

申请策略

• 关注百度广告技术团队的博客和技术分享，了解他们关注的技术方向，在面试中展示你对广告领域的理解
• 提前准备一个完整的机器学习项目案例，用STAR法则描述从问题定义、数据探索、模型选择到效果评估的全过程
• 突出机器学习或数据挖掘相关项目经历，尤其是CTR预估、推荐系统、竞价优化等方向
• 展示编程能力，如GitHub上的高质量代码、LeetCode刷题记录、算法竞赛获奖
• 如果有论文或研究成果（如KDD、ICML等），务必在简历中醒目列出
• 强调使用Spark、Python等工具处理大规模数据的经验
• 系统复习统计学习和深度学习核心概念（如逻辑回归、GBDT、DNN、FM/DeepFM等）
• 学习广告系统基础知识，如竞价机制（GSP、VCG）、RTB、oCPX等

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则：Situation（项目背景）、Task（任务目标）、Action（具体行动，包括技术选型、模型设计）、Result（结果与量化指标）
• 对于算法原理问题，先给出整体概念，再描述核心公式或步骤，最后对比优缺点
• 例如CTR预估：从LR到FM再到DeepFM，强调特征交叉能力
• 对于编程题，先明确题意和输入输出，讨论边界情况，再给出时间空间复杂度最优的解法，并编写简洁代码
• 请介绍一个你做的机器学习项目，包括问题背景、方法、结果
• CTR预估中常用哪些模型？FM和DeepFM有什么区别？
• 广告竞价机制的基本原理是什么？什么是第二价格拍卖？
• 手写代码：逆序对的数量（归并排序）