研究型实习生-电商场景下预估模型的debias技术研究

优缺点分析

角色解读

• 实习期表现优秀可转正，成为阿里妈妈算法工程师，深入参与核心广告算法研发
• 积累大规模机器学习系统设计经验，未来可向技术专家或架构师方向发展
• 在广告算法领域深耕，可成为行业专家，或转向产品、管理等方向
• 参与搜索广告场景下预估模型（如点击率、转化率）的偏差修正（debias）研究，设计并实验新的算法
• 处理超大规模数据，进行特征工程、模型训练与优化，提升广告投放效果
• 探索多模态大模型和生成式大模型在搜索广告中的应用，推动技术创新
• 与团队协作，参与机制设计、策略优化，并撰写技术报告或论文
• 扎实的编程能力，熟练掌握Java/C++/Python中的至少一种，熟悉数据结构与算法
• 熟悉机器学习、深度学习基础理论，了解常见模型（如DNN、Transformer等）
• 具备数据分析和问题解决能力，能独立进行实验设计和结果分析
• 有推荐系统、计算广告或相关领域研究经验者优先，发表过论文或竞赛获奖者更佳

申请策略

• 关注阿里妈妈技术博客或公众号，了解团队最新技术动态，在面试中展示对业务的了解
• 准备一个与预估模型或debias相关的项目案例，展示你的思考和实践能力
• 突出机器学习、深度学习相关项目经验，尤其是涉及点击率预测、推荐系统、广告算法等
• 如有论文发表，特别是顶会论文，务必在显眼位置列出
• 强调编程能力，如熟练掌握Python、C++等，并展示数据结构与算法基础
• 如有竞赛获奖（如Kaggle、天池）或开源项目贡献，也要重点突出
• 提前复习机器学习基础，如逻辑回归、GBDT、深度学习等，并了解debias相关技术
• 学习推荐系统和计算广告的基础知识，了解常见模型如DIN、DIEN等

面试指南

• 对于项目介绍类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和成果
• 对于技术原理问题，先阐述基本概念，再结合具体应用场景，展示深度理解
• 对于设计类问题，先明确目标，再分步骤提出方案，并考虑数据、模型、评估等环节
• 请介绍你参与过的机器学习项目，特别是与预估模型相关的，如何解决偏差问题？
• 如何理解推荐系统中的偏差（bias）？有哪些常见的debias方法？
• 给定一个广告点击率预估问题，你会如何设计特征和模型？
• 你熟悉哪些深度学习模型？请说明Transformer的原理
• 如何评估一个预估模型的效果？有哪些离线评估指标？