千问事业部-夸克-推荐算法专家-资源推荐-北京

优缺点分析

角色解读

• 在推荐算法方向深耕，从业务落地到技术深度，逐步成为领域专家
• 有机会横向扩展到搜索、广告等相邻领域，拓宽技术视野
• 在阿里巴巴大平台下，可通过技术晋升通道向高级专家或技术管理方向发展
• 负责夸克搜索场景下的小说、视频、软件等资源的推荐算法设计，涵盖召回、排序、策略等核心环节
• 持续优化推荐模型，利用机器学习和深度学习技术提升推荐质量和效率，并跟进业界最新技术
• 与产品、数据、运营等团队紧密合作，将业务需求转化为算法方案，并推动落地
• 扎实的算法与数据结构基础，以及优秀的编码能力，熟练掌握Java或Python
• 深入理解机器学习基础理论，熟悉推荐领域常用模型（如SWING、DeepFM、DIN）并有调优经验
• 具备推荐系统召回/排序/多样性/冷启动等方向的实践经验，熟悉TensorFlow或PyTorch等框架
• 良好的沟通协作能力和持续学习的态度，关注新技术并乐于实践

申请策略

• 了解夸克的产品特点和用户群体，思考推荐在搜索场景中的独特挑战
• 在面试中展现你的业务理解力和团队协作能力，而不仅仅是算法本身
• 突出推荐算法相关的项目经验，详细描述你在召回、排序或策略方面的具体贡献和效果
• 强调熟悉的模型（如DeepFM、DIN）和调优实践经验，展示你对模型原理的深入理解
• 如有论文、知名博客或GitHub项目，务必突出，这是明显的加分项
• 复习推荐系统经典论文和模型，尤其是SWING、DeepFM、DIN等，理解其原理和适用场景
• 强化Linux开发环境和TensorFlow/PyTorch的使用，确保能快速上手
• 关注业界推荐系统最新进展，如端到端推荐、多目标优化等

面试指南

• 采用STAR法则，清晰描述情境、任务、行动和结果，重点突出你的技术决策和量化成效
• 对于模型对比问题，从原理、数据特点和业务场景切入，体现你的思考深度
• 对于开放性问题，先拆解问题，再给出有层次的解决方案，最后总结可能带来的影响
• 请介绍一个你负责过的推荐系统项目，包括架构、模型选择和效果评估
• DeepFM和DIN在原理和应用上有什么区别？如何选择？
• 如何解决推荐系统中的冷启动问题？
• 如何评估推荐算法的效果？有哪些离线指标和在线指标？
• 面对线上效果不佳的情况，你的排查思路是什么？