推荐算法实习生(MJ035505)

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入掌握推荐系统全链路技术（召回→粗排→精排→重混排），积累工业级实践经验
• 表现优异有机会转正，正式员工可发展为推荐算法工程师，进一步专注模型优化或系统架构
• 长期可向高级算法专家、技术Leader或AI产品经理等方向发展
• 参与Trip.com首页和行程频道的个性化推荐系统优化，包括用户意图识别、商品和内容推荐的召回、粗排、精排、重混排等环节
• 通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配效率，使用户能快速找到合适的行程工具、UGC内容和商品
• 分析用户行为数据，进行长短期兴趣建模和潜在兴趣预测，持续提升推荐精准度
• 扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力（C++和Python）
• 机器学习基础扎实，熟悉常用算法模型如CF、MF、FM、Word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep、Transformer等
• 了解LLM基本原理和使用场景，熟悉XGBoost、TensorFlow、PyTorch等至少一个开源工具
• 熟悉Linux开发环境，具备优秀的学习能力和团队合作精神

申请策略

• 在简历或面试中强调自己的学习能力和主动性，体现对旅行行业推荐的理解
• 关注携程技术博客或开源项目，了解团队技术方向，面试中尝试展示匹配度
• 突出相关项目经验，如推荐系统、搜索排序、用户画像等，尤其是涉及召回、排序或模型优化的经历
• 展示扎实的编程能力（C++/Python）和机器学习基础，列出熟悉的算法模型和框架（如TensorFlow、PyTorch）
• 如有竞赛获奖（如Kaggle、ACM）或高质量论文发表，务必突出
• 提前复习推荐系统经典模型（如Wide&Deep、DIN、Transformer）和召回算法（矩阵分解、图召回等）
• 动手实践一个推荐项目（例如使用MovieLens或电商数据集实现召回+排序 Pipeline），并熟悉分布式训练基础
• 了解携程业务特点（旅行场景、行程规划、UGC内容），思考如何将推荐算法与业务结合

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目，突出思考和难点解决
• 对于算法对比题，先说明各自原理，再分析适用场景和优缺点
• 对于开放性问题，结合文献或业界实践给出多种方案，并适当提出个人见解
• 请介绍一个你实现过的推荐系统或相关项目，包括数据、模型和效果
• 如何解决推荐系统中的冷启动问题？
• 请比较FM和DeepFM的区别，以及在什么场景下使用？
• 如何设计一个用户意图识别模型？
• 对于LLM在推荐中的应用，你有什么想法？