阿里妈妈-广告算法工程师（客户策略方向）-北京

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕广告算法领域，成为智能出价、大模型应用等方向的技术负责人或首席科学家
• 技术管理路线：在具备技术深度后，可转向团队管理，负责更复杂的业务模块或技术体系建设
• 架构师路线：从算法实现者成长为系统架构师，主导大型广告系统的整体技术设计和演进
• 设计和优化广告智能出价算法，直接提升客户的广告投放效果和投资回报率
• 研发基于大模型的广告体验Agent，实现智能诊断和自动优化，降低广告主的操作复杂度
• 探索前沿技术（如LLM、强化学习）在商业化场景的创新应用，拓展业务增长边界
• 扎实的机器学习、深度学习、强化学习或运筹优化算法基础，熟悉广告或搜索推荐系统者尤佳
• 熟练的编程能力（Python为主），能够高效实现和优化复杂算法
• 优秀的论文阅读和创新能力，了解前沿学术动态，并有将其转化为工业解决方案的实践经验或潜力
• 强大的分析和问题解决能力，以及良好的沟通协作和抗压能力

申请策略

• 仔细研究阿里妈妈的广告产品矩阵和技术博客，面试时能结合具体业务场景讨论技术方案会大大加分
• 准备一个能够体现你技术深度、创新思维和解决问题能力的代表性项目，能够清晰阐述背景、挑战、方案和成果
• 突出与职位要求匹配的技术项目经验，特别是算法设计、模型优化、效果提升方面的具体案例和量化结果
• 强调在机器学习、强化学习、广告/搜索系统等领域的技术深度，如有顶会论文发表或知名开源项目贡献应重点列出
• 展示解决复杂技术问题的思路和良好的学习能力，可通过竞赛经历、技术博客等佐证
• 深入复习并实践广告系统核心技术栈，如CTR预估、CVR预估、出价策略、在线学习等
• 了解大语言模型（LLM）在工业界（尤其是对话、推荐、生成式应用）的最新落地案例和技术细节

面试指南

• 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化地讲述过往项目经验，重点突出你的个人贡献和算法决策过程
• 对于开放性设计问题，先明确目标和约束条件，再逐步展开技术方案（如数据、模型、评估），并讨论优缺点和可能的演进方向
• 回答技术深度问题时，不仅说明‘是什么’，更要解释‘为什么’，体现你的技术理解力和思考深度
• 请详细介绍一个你主导或深度参与的机器学习/算法项目，特别是其中最具挑战性的技术环节和你的解决方案
• 你如何看待大语言模型（LLM）在广告系统中的应用潜力？可以设计一个基于LLM的智能诊断场景吗？
• 假设要优化广告智能出价算法，你会从哪些维度考虑？如何平衡效果、成本和稳定性？
• 如果你的算法方案在A/B测试中效果不及预期，你会如何排查和优化？
• 你近期阅读过哪些与广告算法或推荐系统相关的高质量论文？有什么启发？