高德-打车算法专家/高级算法工程师-营销/推荐/大模型

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可向算法专家、技术专家方向发展，深入大模型、多模态等前沿领域
• 在业务理解上，可成长为业务型算法负责人，主导业务增长策略
• 在团队管理上，有机会晋升为技术Leader，带领团队攻克难题
• 设计和实现智能营销算法，利用因果推断等技术提升营销效果
• 针对用户生命周期不同阶段，制定并实施拉新、促活、留存等运营策略
• 应用大模型技术（如PE、SFT、DPO、RAG等）实现运营智能化与自动化
• 将业务问题转化为数据建模问题，并推动解决方案落地
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉树模型、因果推断、强化学习等方法
• 精通Python，熟悉C++/Go，熟练使用PyTorch/TensorFlow
• 具备大规模分布式训练、特征工程和在线serving的工程经验
• 有大型LLM在核心业务场景的端到端落地经验

申请策略

• 了解高德打车业务，思考算法如何赋能业务增长
• 准备项目案例，突出个人贡献和思考过程
• 突出推荐、广告、营销或增长相关的项目经验，量化成果
• 强调大模型落地经验，特别是LLM在业务中的应用
• 展示扎实的算法基础，如因果推断、强化学习等
• 体现工程能力，如分布式训练、在线serving等
• 补充大模型相关技术，如SFT、DPO、RAG等
• 强化因果推断和强化学习的理论知识

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 强调数据驱动和业务目标，突出量化结果
• 展示技术深度和业务思考的结合
• 请介绍一个你负责的推荐或营销算法项目，如何评估效果？
• 如何利用因果推断设计一个营销实验？
• 大模型在业务中如何落地？遇到过哪些挑战？
• 如何设计一个用户增长策略？
• 如何处理特征工程和在线serving的延迟问题？