研究型实习生-智能算法产品事业部-算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触广告竞价前沿算法，积累实战经验
• 表现优秀者可获得转正机会，进入阿里巴巴智能算法团队
• 长期可发展为广告算法专家或研究科学家，在学术界和工业界均有发展空间
• 设计并实现单智能体/多智能体联合出价框架，优化广告竞价策略
• 构建广告竞价中的反事实竞得率模型，提升多ADX环境下的广告主收益
• 在开源仿真环境和真实日志上评估模型效果，验证算法有效性
• 将研究成果撰写成论文，与业界和学术界保持交流
• 熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备独立实现算法的能力
• 熟悉强化学习、LLM、因果推断等理论，并有建模经验
• 具备良好的逻辑分析能力和数理基础，深入理解算法原理
• 有国际顶级会议/期刊论文发表经验者优先

申请策略

• 关注阿里巴巴智能算法事业部的技术博客和招聘动态，了解团队方向
• 在面试中展示对广告竞价问题的理解和思考，体现研究潜力
• 突出强化学习、因果推断、LLM相关的项目经验或研究经历
• 强调TensorFlow、PyTorch等框架的熟练程度和独立实现算法的能力
• 如有论文发表，务必在简历中详细列出，并说明个人贡献
• 提前复习强化学习、因果推断的核心概念，并动手实现相关模型
• 熟悉广告竞价的基本流程和常见算法，了解多ADX环境

面试指南

• 结合具体项目，说明问题背景、方法选择、实现过程和结果，突出你的思考
• 从理论到实践，先解释概念，再结合广告场景说明应用价值
• 展示你的学习能力和研究潜力，对未知问题提出解决思路
• 请介绍一个你使用强化学习解决实际问题的项目
• 如何理解反事实推断？在广告竞价中如何应用？
• 请解释多智能体联合出价的基本原理和挑战
• 你如何评估一个广告竞价模型的效果？
• 请谈谈你对LLM在广告领域应用的看法