后端开发工程师-广告创意中心

优缺点分析

角色解读

• 可在广告算法工程与创意生成方向深耕，成长为广告技术领域资深工程师
• 向系统架构师或技术专家方向发展，负责更大规模系统的架构设计
• 积累商业化与AI生成经验后，可转向算法策略或技术管理岗位
• 负责广告创意智能生成引擎研发，用AI自动生成广告文案、视频、图片、音乐等物料
• 基于素材创作与投放数据，设计并实现智能生成策略的工程与算法
• 建设广告素材中台，为各业务线提供高并发、低延迟的广告基础数据服务
• 对现有系统进行工程优化与模块重构，保障业务快速迭代
• 扎实的数据结构与算法功底，编码能力强，熟悉Linux开发环境
• 熟练掌握Python/Golang/C++中至少一种，有算法策略开发经验更佳
• 理解计算机与网络原理、操作系统原理，对存储/队列/计算/集群管理有深入认识
• 具备生产系统的分析调试与系统调优能力，问题抽象能力强

申请策略

• 了解字节跳动广告商业化业务的产品与技术布局，做到有的放矢
• 准备系统设计与性能优化的真实案例，便于深入追问
• 突出高并发/低延迟系统的设计与优化经验，量化QPS、延迟等指标
• 展示算法策略落地案例，如推荐/广告/生成相关策略开发
• 强调Python/Golang/C++等语言的工程能力与系统调优经验
• 体现广告、推荐或商业化相关业务背景
• 补强计算广告基础知识，了解广告投放与变现链路
• 熟悉AI生成（文案/图像/视频）相关技术与工程落地方式

面试指南

• 用STAR法描述项目：背景-任务-行动-结果，突出量化指标
• 系统设计题先讲清整体架构与核心模块，再深入关键难点与权衡
• 策略题说明数据来源、目标函数、评估方式与迭代闭环
• 请介绍一个你负责过的高并发系统架构，如何保证低延迟？如何基于素材与投放数据优化广告物料的智能生成策略？你如何对现有系统进行工程优化和模块重构，请举例说明
• 对存储、队列、计算、集群管理中你擅长的一项，谈谈深入理解
• 设计一个支持多业务场景的广告素材中台，你会如何划分模块？
• 复习数据结构与算法、操作系统、计算机网络基础知识
• 准备1-2个系统设计与性能优化的深度项目案例