机器学习/自然语言处理/多模态算法工程师（J79175）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为广告算法或风控算法专家
• 管理方向：晋升为技术负责人或团队Leader
• 交叉领域：拓展到AIGC大模型应用等前沿方向
• 负责广告转化质量预估模型的训练与优化，提升广告系统效果
• 进行转化数据的清洗、归因、过滤等核心算法研发
• 构建面向广告定向、模型、创意等策略的数据挖掘和算法
• 利用表征学习、图模型、多模态等前沿技术进行风控策略与模型开发
• 精通C/C++和Python编程，熟悉Linux开发环境
• 扎实的机器学习、深度学习、NLP或多模态基础
• 有广告算法、数据挖掘或风控领域经验者优先
• 良好的逻辑思维和问题解决能力

申请策略

• 了解百度商业产品矩阵和风控体系，在面试中展现对业务的理解
• 准备一个完整的项目案例，展示从数据到模型到上线的全链路能力
• 突出广告相关算法项目经验，特别是转化预估或风控方向
• 强调多模态、NLP或图模型的实际应用案例
• 展示编程能力，尤其是C++和Python的高性能代码经验
• 如有大模型或AIGC相关经历，重点呈现
• 补充广告系统知识，如竞价、CTR预估等
• 深入学习图神经网络和迁移学习等高级模型

面试指南

• 技术问题采用STAR法则，先讲背景，再讲方法，最后结果
• 对于经验类问题，结合具体项目说明
• 请介绍广告转化预估模型的常用方法，如DeepFM、DIN等
• 如何处理风控中的不平衡数据样本？
• 多模态特征融合的常用方式是什么？
• 如何利用图模型进行风险传播分析？
• 请描述一个你解决过的复杂数据挖掘问题
• 复习广告算法经典论文和百度相关专利