算法开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 深度技术路线：在广告算法或AI决策领域持续深耕，成为资深算法专家或架构师，引领行业技术方向
• 技术管理路线：凭借出色的技术贡献和项目管理能力，带领算法团队，负责更广泛的业务技术板块
• 横向拓展：将积累的算法能力拓展至推荐、搜索、供应链优化等其他需要智能决策的核心业务领域
• 设计并主导广告出价策略中的生成式模型与多目标强化学习算法，直接优化广告效果
• 利用大模型和因果推断技术构建广告智能诊断系统，为客户提供自动化的投放优化建议
• 研发基于强化学习的预算分配算法，最大化广告主预算的投放效率
• 探索大模型在广告决策中的创新应用场景，并推动其从试点走向生产落地
• 负责算法方案端到端的实施，确保技术方案与业务增长目标一致
• 精通强化学习算法，尤其是多目标、离线或基于模型的强化学习在广告等复杂决策场景的应用经验
• 熟悉大语言模型（LLM）的原理与应用，具备将其与传统机器学习模型结合解决实际业务问题的能力
• 拥有扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉至少一种主流深度学习框架（如TensorFlow， PyTorch）
• 对广告系统或计算广告领域有深入理解，熟悉CTR预估、CVR预估、竞价策略等核心模块

申请策略

• 在面试中清晰阐述你对“生成式出价”和“多目标强化学习”在广告场景中如何结合的理解，展示你的技术思考深度
• 准备一个能体现你技术权衡能力的故事：比如在追求算法先进性与保证系统稳定性、业务收益之间，你是如何做决策的
• 了解京东零售广告业务的挑战和战略方向，思考你的技术如何为其赋能
• 重点突出在强化学习（尤其是多目标RL）或生成式模型方面的项目经验，详细说明算法选型、优化过程及业务指标提升
• 展示与大模型（LLM）结合解决实际问题的案例，即使是非广告领域的应用也可作为技术能力的佐证
• 强调算法方案从设计、开发、上线到效果验证的全流程负责经验，体现业务对齐能力和工程落地素养
• 如有广告系统、推荐系统、或类似高并发在线决策系统开发经验，务必详细描述
• 深入研读最新的关于生成式广告、RL在广告中应用的学术论文和行业报告，了解前沿动态

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地介绍你的项目经验，重点突出你的个人贡献、技术选型理由以及可量化的业务成果
• 对于方案设计类问题，遵循“问题定义 -> 模型选择与设计 -> 特征/数据工程 -> 训练与评估 -> 线上部署与监控”的逻辑链条进行阐述，体现系统性思维
• 遇到分析类问题，从技术、产品、业务多个角度拆解，展示你全面思考问题和定位根源的能力，而不仅仅是技术维度
• 请描述一个你用强化学习解决复杂在线决策问题的项目，算法模型是如何设计的？如何处理探索与利用的平衡？
• 你如何将大语言模型（LLM）的能力与传统的广告预估或出价模型结合？可以举一个具体的方案构想或案例吗？
• 在设计广告预算分配算法时，需要考虑哪些关键因素（如跨时段、跨Campaign、风险控制）？你会如何建模？
• 如果线上A/B测试显示新算法在收入上提升了，但部分广告主的ROI下降了，你会如何分析和处理？
• 你如何看待将前沿算法（如生成式AI）落地到工业级系统时遇到的最大挑战？你是如何克服的？