智能算法产品事业部-广告算法工程师-展示召回

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在广告算法领域持续深耕，成为召回、排序或大模型应用方向的资深专家或架构师
• 算法架构师路线：从单一算法研发扩展到负责更复杂的广告算法系统整体架构设计与优化
• 跨领域发展：凭借扎实的AI基础和业务理解，转向更通用的推荐系统、搜索算法或人工智能平台相关岗位
• 设计和优化展示广告的召回与定向算法，直接影响广告匹配的精准度与效率
• 探索和落地大模型技术在广告召回场景的前沿应用，如知识融合与持续学习
• 结合用户理解、推理和智能体等AI能力，开发创新型的广告产品功能
• 参与设计和构建支持海量数据、高频迭代的广告算法系统架构
• 扎实的机器学习基础，特别是搜索、推荐和广告领域的算法知识
• 熟悉大语言模型技术，并有将其应用于工业级场景的潜力或经验
• 优秀的编程与工程能力，能熟练使用C/C++、Java或Python等语言实现高效算法
• 具备系统设计思维，能理解并参与大规模分布式系统的架构设计

申请策略

• 深入理解“阿里妈妈”展示广告业务的基本模式和核心指标，思考算法在其中的作用
• 准备1-2个能够体现你算法设计能力和系统思维的完整项目案例，能清晰阐述从问题定义、方案设计、实验验证到效果评估的全流程
• 突出与搜推广（搜索、推荐、广告）相关的算法项目经验，尤其是涉及召回、排序或大模型应用的项目
• 详细描述在项目中运用的具体算法、解决的技术难题以及取得的量化成果（如指标提升）
• 如有在顶会（如KDD、SIGIR、RecSys）或期刊发表的相关论文，务必明确列出
• 系统复习搜索、推荐和广告系统的核心算法（如协同过滤、深度学习排序、向量召回等），并了解其工业实践
• 深入学习大语言模型（LLM）的基础知识、主流架构（如Transformer）及其在语义理解、知识融合方面的应用
• 巩固系统设计知识，了解大规模分布式计算框架（如Spark、Flink）在算法平台中的应用

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述项目经验，重点突出你的技术决策和思考过程
• 回答开放性问题时，先明确问题核心和边界，然后分层次（算法、系统、业务）阐述解决方案的优劣和权衡
• 对于系统设计题，从需求分析开始，逐步分解到核心模块、数据流、扩展性和可靠性设计，展现系统性思维
• 请详细介绍你过去负责过的一个搜推广相关项目，你在其中扮演什么角色，解决了什么核心问题？
• 你认为召回大模型与传统的召回方法相比，最大的优势和挑战是什么？如何利用其预训练能力？
• 如果让你设计一个支持十亿级候选广告的实时召回系统，你会考虑哪些核心组件和技术选型？
• 当广告主的投放效果下降时，你会如何定位是算法问题还是流量问题？请描述你的分析思路
• 重新梳理简历中的项目细节，确保能清晰、深入地讲解技术方案、遇到的困难和解决方案