软件开发岗（广告外投引擎方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：成为广告系统架构师，深入钻研高并发和分布式技术
• 业务方向：积累广告投放领域知识，发展为广告算法或产品专家
• AI方向：结合LLM成为AI工程化专家，引领智能化广告投放
• 设计和开发京东广告外投的RTA/RTB系统，承接千亿级流量，保障系统高可用、低延迟
• 优化广告投放的工程架构，支撑定向、召回、出价等算法核心链路，提升ROI
• 探索LLM在广告投放和研发效能中的应用，构建全自动投放系统和智能开发工具
• 精通C++高并发服务开发，具备大规模分布式系统架构能力
• 熟悉广告/推荐/搜索系统，了解搜广推机制和机器学习基础
• 掌握Redis、Protobuf、RPC框架等中间件，有百万级QPS系统优化经验
• 有AI应用经验，如Agent框架（Langgraph）、LLM落地实践

申请策略

• 提前了解京东广告业务和行业动态，面试中展现业务理解
• 准备一个完整的系统设计案例，涵盖架构、优化和难点解决
• 突出C++高并发项目经验，特别是百万级QPS系统的设计和优化
• 展示广告/推荐/搜索系统相关经历，包括RTA/RTB等平台开发
• 如果涉及LLM或Agent应用，详细描述落地场景和效果
• 强调跨团队协作和问题解决能力，列举具体案例
• 深入学习C++性能优化和分布式系统设计，如RPC、消息队列
• 补充广告系统知识，了解RTA/RTB协议和竞价机制

面试指南

• 系统设计问题：明确需求（QPS、延迟、数据量）→ 架构分层（接入层、逻辑层、存储层）→ 关键技术（缓存、异步、限流、降级）→ 优化点
• 性能优化问题：定位瓶颈（CPU/内存/IO/网络）→ 具体优化手段（代码级、架构级、数据级）→ 验证效果
• AI应用问题：场景定义 → 技术选型（LLM、Agent框架）→ 实现方案 → 效果评估与迭代
• 请设计一个高并发RTA广告系统，如何保证低延迟和高可用？
• 你在之前的项目中如何优化C++服务的性能？举个例子
• 如何利用LLM改进广告投放策略？你认为有哪些挑战？
• 解释一下RTA和RTB的区别，以及在实际中的应用
• 如何排查分布式系统中的性能瓶颈？