研究型实习生-智能算法产品事业部-用户增长算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触工业级大规模机器学习系统，积累宝贵的实战经验，为后续求职或深造打下坚实基础
• 表现优秀者有机会获得转正offer，正式加入阿里巴巴，成为用户增长算法团队的核心成员
• 在团队支持下发表顶会论文，提升个人学术影响力，为未来在学术界或工业界发展铺平道路
• 深入参与淘宝用户增长核心业务，负责LTV预估和确收GMV预估模型的研发与优化，解决延迟反馈、分布漂移等工业级难题
• 探索多时间尺度建模、生成式预估等前沿算法方向，如LLM生成式建模、Diffusion模型，并推动算法在权益投放、外投广告等业务场景的落地
• 与团队合作，在KDD、ICML等顶级会议发表高水平论文，提升团队在个性化营销领域的技术影响力
• 扎实的机器学习理论基础，熟悉LR、GBDT、DNN、Transformer等常见算法，对算法原理有深入理解
• 熟练掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，具备独立的算法实现和调试能力
• 对LTV预估、用户增长、广告推荐等领域有浓厚兴趣，具备良好的逻辑分析和数理基础

申请策略

• 在申请材料中明确表达对用户增长算法方向的热情和理解，展示你对该业务场景的思考
• 面试前深入了解淘宝用户增长业务，思考LTV预估等问题的技术难点和解决方案
• 突出机器学习、深度学习相关的项目经历，尤其是涉及推荐系统、广告算法、用户增长等方向的实战项目
• 重点展示论文发表情况，如有顶会论文或高质量期刊论文，务必放在显眼位置
• 详细描述在ACM、Kaggle等竞赛中的获奖经历，以及在大模型预训练、SFT、RLHF等项目中的实操经验
• 强调扎实的编程能力，如熟练掌握TensorFlow/PyTorch，并有独立实现复杂算法的经验
• 系统复习机器学习核心算法，特别是序列建模、因果推断、多任务学习等与岗位相关的方向
• 深入学习LTV预估、延迟反馈建模等领域的经典论文和最新研究进展

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出技术难点、你的思考过程和最终成果
• 回答算法设计问题时，先阐述问题本质，再给出技术选型理由，最后说明可能的优化方向，展现系统性的思考能力
• 回答开放性问题时，结合业务场景，体现你对用户增长和LTV预估的理解深度
• 请详细介绍一下你参与过的机器学习项目，你在其中承担了什么角色，解决了哪些技术难题？
• 什么是延迟反馈问题？在LTV预估场景中，你会如何建模和处理？
• 谈谈你对Transformer、Diffusion Model等模型的理解，它们如何应用于LTV预估？
• 面对季节性、趋势性分布漂移，你有什么解决思路？
• 你是否有使用TensorFlow或PyTorch的实战经验？请举例说明