算法工程师-搜索/推荐/广告

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从初级算法工程师成长为高级算法专家，深入搜广推领域，成为技术骨干
• 管理路线：带领团队负责算法方向，逐步晋升为技术经理或架构师，参与业务决策
• 负责搜索、推荐、广告系统的全链路算法优化，包括召回、排序、竞价机制等，提升流量转化率和商业变现
• 优化CTR/CVR等核心预估模型，结合业务场景迭代模型结构，提高广告精准度与ROI
• 探索大模型、多模态等前沿技术在搜广推场景的应用，如生成式召回、创意生成、用户意图理解
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉LR、GBDT、DNN、Transformer、DeepFM等模型
• 精通Python/C++/Java，熟悉Linux，具备扎实的数据结构与算法功底
• 了解TensorFlow或PyTorch等框架，有AI开发工具和实验平台使用经验

申请策略

• 关注京东的技术博客和开源项目，了解其技术栈和业务方向，面试中展现匹配度
• 准备好针对搜索推荐广告场景的案例，说明自己如何解决问题和优化指标
• 突出机器学习/深度学习项目经验，尤其是搜索、推荐、广告相关项目
• 展示竞赛获奖（如Kaggle、天池）或论文发表，证明算法能力
• 强调编程技能和数据结构算法基础，最好有LeetCode刷题记录
• 体现对新技术的热情，如使用AI编程助手、参与开源项目等
• 系统复习机器学习/深度学习核心模型，熟悉LR、GBDT、DNN、Transformer等
• 动手实践TensorFlow或PyTorch框架，完成一个推荐系统或CTR预估小项目

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化效果
• 技术深度+业务视角：不仅讲模型，还要结合业务场景分析利弊，体现业务敏感度
• 结构化回答：先总述核心思路，再分点阐述具体方法，最后总结评估和迭代方向
• 请解释一下CTR预估中的特征工程你是怎么做的？
• 如何解决推荐系统中的冷启动问题？
• 大模型在搜索推荐中有哪些应用？
• 你如何评估一个算法模型的上线效果？
• 讲一下你做过的一个机器学习项目，遇到了什么挑战？