阿里国际-广告算法高级工程师（CTR/CVR 预估）-杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在广告算法或相关AI领域持续深耕，成为特定技术方向（如LLM在广告中的应用）的权威
• 技术管理路线：带领小规模算法团队，负责更复杂的业务线或国际化项目的算法战略
• 跨界拓展：向推荐系统、搜索算法、增长策略等更广泛的电商AI领域延伸
• 设计并优化面向全球多站点、多语言电商平台的搜索广告核心算法
• 聚焦于提升广告点击率、转化率预估的准确性，以及整个广告投放系统的效率与收入
• 运用大语言模型、深度学习等前沿技术解决跨语言、数据稀疏等复杂业务挑战
• 负责从问题定义到模型上线的全链路工作，以数据驱动业务增长
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉CTR/CVR预估、推荐系统或搜索排序等广告算法领域
• 能够将复杂算法理论转化为解决实际大规模工业级问题的方案，并有顶会论文发表经验者更优
• 出色的分析、抽象与建模能力，能独立拆解复杂业务问题
• 良好的沟通协作与英文能力，适应跨地域、跨文化团队合作

申请策略

• 面试前深入研究阿里巴巴国际（如Lazada， Miravia）的电商业务、广告产品形态及其面临的技术挑战
• 准备一个能体现你“从问题定义到业务闭环”能力的完整项目案例进行详细阐述
• 突出在推荐、搜索、广告算法等方向的项目经验，尤其是涉及大规模数据、线上效果提升的案例
• 如有相关领域的顶级会议（如KDD， SIGIR， WWW， NeurIPS等）论文，务必清晰列出
• 强调解决复杂技术挑战（如冷启动、多目标优化、模型泛化）的具体方案与成果
• 如有跨团队协作或项目主导经验，可简要说明，体现沟通与推动能力
• 深入理解主流广告竞价机制（如GSP， VCG）与在线实验方法（A/B Testing）
• 学习和实践大语言模型（LLM）在NLP、推荐或广告中的具体应用案例与技术（如Prompt Engineering， RAG）

面试指南

• 对于项目经验题，采用STAR法则（Situation， Task， Action， Result）结构化回答，突出你的技术决策和量化结果
• 对于系统设计题，先明确核心目标与约束，再分模块（数据、特征、模型、评估、部署）阐述，强调对业务场景的理解
• 对于技术应用题，结合具体广告场景（如Query理解、创意生成）分析LLM的优劣势和可能的解决方案
• 请介绍一个你过去负责的、最有挑战性的广告算法项目，背景、挑战、你的方案和最终效果
• 如何设计一个针对多语言、多市场的商品广告CTR预估模型？需要考虑哪些关键点？
• 如果模型离线指标好但线上效果不佳，你会从哪些方面分析和排查？
• 你对大语言模型在广告系统中的应用有什么思考？可能用在哪些环节？
• 系统复习CTR/CVR预估的经典模型（如DeepFM， DIN）与前沿方法（如多任务学习、图神经网络在广告中的应用）