千问事业部-广告算法专家-北京

优缺点分析

角色解读

• 在技术路线上持续深化，成为广告算法或推荐领域的架构师或首席科学家
• 向技术管理方向发展，带领算法团队负责更复杂的业务线或平台建设
• 深入前沿研究，成为机器学习某一细分方向（如生成式检索、强化学习）的专家，推动行业技术演进
• 负责设计、研发并持续优化广告投放系统的核心算法，直接影响公司广告收入与用户体验
• 深入挖掘海量用户行为数据，构建和迭代召回、排序模型，解决具体业务问题
• 跟踪并实践机器学习前沿技术，探索其在广告系统中的创新应用以保持技术竞争力
• 与工程团队紧密配合，将复杂的算法方案转化为稳定、高效的线上服务
• 扎实的机器学习与深度学习理论知识和工程实践经验，特别是推荐系统或计算广告领域
• 强大的编程能力，精通C/C++，并熟悉大规模分布式计算框架
• 出色的数据分析能力与业务洞察力，能通过数据驱动决策
• 优秀的沟通与协作能力，能够主导或深度参与跨团队的技术方案推进

申请策略

• 研究阿里巴巴（特别是其广告或智能算法部门）的最新技术文章、开源项目或技术博客，了解其技术栈和关注点
• 在面试中，不仅要展示技术能力，更要体现你如何理解技术方案背后的业务逻辑和ROI思考
• 详细描述在推荐系统、广告或搜索引擎领域的项目经验，突出从问题定义、模型设计、离线评估到在线AB测试的全流程
• 强调使用C++进行高性能服务开发或大规模数据处理的实践经验
• 展示对深度学习、强化学习等具体技术在业务中应用的理解，最好有量化结果
• 如有相关顶会论文或高质量的技术博客，请务必重点呈现
• 系统复习广告系统全链路（召回-粗排-精排-重排-投放）的技术原理与常见优化方法
• 深入学习至少一个前沿方向，如生成式检索（GS）在召回中的应用或基于强化学习的排序优化

面试指南

• 使用STAR法则清晰结构化你的项目经历，重点突出你个人的技术贡献和思考过程
• 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体业务场景（如广告）说明应用和考量点，最后可以提及可能的优化方向或挑战
• 对于开放性问题（如设计系统），采用分层阐述的方式，从整体架构到核心模块，再到可能的权衡与迭代方案
• 请介绍一个你主导的广告/推荐系统算法优化项目，从背景、目标、技术方案到最终效果和你的反思
• 如何设计一个广告召回系统？你会考虑哪些因素（如多样性、新鲜度、相关性）？如何解决冷启动问题？
• 在精排模型中，如何处理样本选择偏差（SSB）和延迟反馈（DL）问题？
• 请解释一下CTR预估中的LR、GBDT、DeepFM模型各自的特点和适用场景
• 你如何选择和迭代模型？