广告算法实习生（J100652）

优缺点分析

角色解读

• 从实习入手，积累工业界深度学习模型开发和部署经验，毕业后可转向推荐系统或计算广告方向的正式算法工程师岗位
• 深入理解广告业务场景，成长为广告算法领域的专家，或向技术管理方向发展
• 持续跟踪前沿技术，有机会独立主导项目或发表论文，提升学术影响力
• 设计和开发深度学习模型，用于广告点击率（CTR）和转化率（CVR）预估，提升广告效果
• 研究和应用Transformer、多任务学习等前沿架构，解决广告排序和出价优化等实际问题
• 与数据工程师合作构建特征处理管道，并与产品团队协作将模型部署到线上生产系统
• 进行离线评估和线上A/B测试，持续迭代优化模型性能
• 扎实的编程能力，熟练使用Python和Linux环境，了解Spark和数据结构
• 掌握统计学习和深度学习理论基础，对推荐系统或计算广告有一定了解
• 具备分析和解决问题的能力，能够主动探索和解决挑战性问题
• 良好的沟通协作能力，能够与多个团队有效配合

申请策略

• 在简历中明确标注可实习的时间长度（6个月+）和每周出勤天数，满足要求是硬性条件
• 面试时准备一个与广告相关的算法项目或研究案例，体现对业务的理解
• 突出深度学习相关项目经验，特别是CTR预估、推荐系统或广告排序方向的经历
• 展示编程能力，例如Python、Spark使用经验，以及数据结构和算法竞赛成果
• 如有论文发表或竞赛获奖，务必突出，体现研究潜力
• 提前复习深度学习基础，特别是推荐系统常用的模型（如DIN、DIEN、Transformer）
• 熟悉Spark和Python数据处理库，了解A/B测试方法论
• 了解百度广告业务的基本逻辑（如oCPC、出价策略）会有加分

面试指南

• 对于模型问题，按照背景、方法、实验、结果的结构回答，突出思考和解决问题的能力
• 对于业务问题，先阐述基本原理，再结合实际场景给出具体方案，体现对广告系统的理解
• 请介绍一个你实现过的深度学习模型，并说明如何评估其效果？
• CTR预估中常用的特征有哪些？如何处理高维稀疏特征？
• 解释Transformer在推荐系统中的应用可能有哪些？
• 你如何理解在线广告的出价优化？请描述一种常见的出价策略
• 如何处理广告中的冷启动问题？
• 复习深度学习经典论文（如Wide&Deep、DeepFM、DIN），并思考其优缺点