推荐算法专家-生活服务

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为推荐系统领域的专家，推动行业技术突破
• 管理方向：带领算法团队，负责技术架构和业务决策
• 业务融合：深入理解本地生活业务，转型为技术+业务复合型人才
• 优化抖音生活服务的推荐系统，提升内容分发效率和用户满意度
• 将深度学习、图神经网络等前沿技术应用于本地生活场景，解决实际业务问题
• 与产品、运营团队协作，针对不同行业设计算法解决方案
• 扎实的编码能力（Python/C++）和数据结构算法基础
• 深入掌握机器学习、推荐系统、深度学习等核心知识
• 熟悉图神经网络、多任务学习、模型压缩等进阶技术

申请策略

• 关注字节跳动生活服务业务的最新动态，面试时展现对业务的理解
• 准备System Design和算法推导的代码面试，手撕代码要熟练
• 突出推荐系统、广告或搜索引擎相关项目经验，量化业务指标提升
• 展示深度学习、图神经网络等前沿技术的落地案例
• 强调跨团队协作和解决复杂问题的能力
• 补充图神经网络、多任务学习等方向的论文阅读或实践
• 熟悉推荐系统的评估指标和在线A/B测试方法

面试指南

• 结构化回答：从问题定义、现有方法、方案设计、实验验证四个步骤展开
• 数据驱动：强调基于数据分析做决策，给出具体的指标和量化结果
• 结合业务：将技术方案与生活服务场景的具体需求挂钩，体现商业理解
• 如何设计一个针对本地生活场景的推荐系统？
• 请推导一个深度学习模型如DIN或DCN的公式和原理
• 如何处理短视频和直播场景中的冷启动问题？
• 如何评估推荐系统的效果？用过哪些离线/在线指标？
• 介绍一个你优化推荐系统效果的案例，遇到了哪些挑战？