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算法工程师（J98828）
算法工程师（J98828）
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
分布式计算
深度学习
PyTorch
强化学习
TensorFlow
特征工程
因果推断
AB测试
仿真系统
迁移学习
AI 估算 · 30k–50k
百度大厂核心算法岗，技术要求高，高级经验，北京市场竞争力强，薪资处于行业高位。
职位详情
关于这个职位
这是一个百度核心算法团队的岗位，专注于增长算法与智能决策
你将参与优化因果推断、强化学习、迁移学习等前沿模型，构建用户增长与派单算法体系，并设计实验与仿真系统
适合具有扎实机器学习功底和分布式系统经验的高级算法工程师
最低要求
精通机器学习/深度学习主流框架(如TensorFlow/PyTorch)，掌握因果推断、强化学习、迁移学习等核心算法原理
具备模型鲁棒性提升、过拟合风险控制及特征工程全流程实操能力，能通过特征筛选、Embedding优化及高阶组合特征挖掘提升模型效果
熟悉RCT实验设计、AB测试分流策略及离线/在线评估体系构建，掌握多实验组并行实验、指标监控与效果分析方法，能通过实验结果快速迭代优化算法策略
理解分布式计算、高并发处理及实时数据流处理架构，具备模型部署、AB测试平台搭建及数据可视化(如matplotlib/seaborn)能力，能设计可扩展的算法架构以适应业务动态变化
工作职责
优化智能呼返主模型与Uplift基座建设，熟悉并进行因果森林/DRCFR/DESCN等模型迭代，优化补贴钱效
优化RCT实验与AB测试分流策略，实现ODTP缓存机制与动态折扣分配
lambda求解器多周期优化与仿真系统开发
构建多维度特征工程体系，包含价敏特征、长效特征及KL散度筛选方法，优化Embedding框架与高阶特征组合
构建AARRR全链路增长算法体系，实现端内各复杂场景dnn模型接入与迁移学习搭建
设计统一RCT实验链路，打通端内外用户ID体系与预估目标对齐，优化CAC/LTV目标刻画
落地强化学习机制与PMF决策框架，优化ROI提升与预算节约，探索定价-增长链路迁移学习
完成多对多派单引擎价值层建设，eg司机行为模型(热力图预估)，用户行为模型(完单率预估)等
构建KM/GS匹配算法与自适应匹配策略，实现分单策略优化与连环派单效率提升
开发环境仿真模拟系统与强化学习决策框架，支撑预期等待时间优化与红包/赔付等抓手探索
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为互联网巨头，平台资源丰富，技术积累深厚
- 涉及前沿算法领域（因果推断、强化学习），技能成长快
- 核心业务岗位，影响力大，职业发展空间广阔
- 技术难度高，需要持续学习最新算法
- 团队竞争激烈，需要很强的自驱力
缺点 / 挑战
- 业务指标压力大，对模型效果要求严苛
- 适合技术功底扎实、热爱挑战、希望在算法前沿领域深耕的高级工程师
角色解读
- 横向拓展至更多业务场景，成为增长算法专家
- 纵向深入技术前沿，如因果推断与强化学习的深度融合
- 向技术管理路线发展，带领算法团队
- 负责智能补贴和用户增长算法，利用因果推断优化钱效
- 设计和实施AB测试及RCT实验，构建仿真系统
- 构建多维度特征工程和深度学习模型，提升业务效果
- 开发派单引擎和强化学习决策框架，优化效率
- 精通机器学习/深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch
- 掌握因果推断、强化学习、迁移学习等高级算法
- 熟悉分布式计算和实时数据处理架构
- 具备特征工程、模型部署和实验评估全流程能力
申请策略
- 提前了解百度核心算法团队的研究方向和业务目标，体现匹配度
- 准备清晰的技术方案和量化成果
- 突出因果推断、强化学习、迁移学习的项目经验
- 展示大规模特征工程和模型优化落地的成果
- 强调实验设计和评估能力，如AB测试案例
- 体现分布式系统和工程化能力
- 补充因果推断和强化学习理论，阅读经典论文
- 练习使用TensorFlow/PyTorch搭建复杂模型
面试指南
- 从问题背景出发，阐述核心概念，引用经典方法
- 结合自身项目经验，说明实际做法和效果
- 讨论权衡和优化方向，体现思考深度
- 解释Uplift模型与Causal Forest的原理及适用场景
- 如何设计一个AB测试实验并评估效果？
- 在特征工程中如何处理高基数类别特征？
- 描述一个你优化过的强化学习项目，遇到哪些挑战？
- 如何在大规模数据下保证模型实时性？
匹配度报告
69
综合匹配度
百度核心算法岗，前沿技术栈，高成长高压力，薪资丰厚。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
百度大厂薪酬福利完善，但JD未明确薪资，据行业经验属于市场偏高水平。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位涉及因果推断、强化学习等前沿技术，且是百度核心增长业务，技能成长和职业发展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈因果推断、强化学习、迁移学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、AB测试、特征工程、分布式计算
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
JD未提及弹性办公或WLB，互联网大厂算法岗通常加班较多，工作强度大。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
百度作为互联网巨头，对行业影响大，但岗位核心是商业增长，社会使命感一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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