商业增值技术部- 推荐预估技术负责人

优缺点分析

角色解读

• 可向更高层级的技术专家（Fellow/Principal）或技术总监（Director/VP）方向发展，负责更大规模的技术架构或更多业务线的技术战略
• 也可向商业化产品负责人转型，深入理解技术与商业变现的结合
• 制定外卖/到餐推荐系统的技术路线图，主导精排模型及大模型技术的落地应用
• 搭建和管理高绩效的算法团队，负责人才选拔、培养及梯队建设
• 跨部门协同工程、产品及运营团队，确保技术方案转化为实际的业务收入和用户体验提升
• 深厚的推荐系统算法功底，特别是广告精排模型的全栈技术（特征、结构、Loss、序列建模等）
• 丰富的团队管理经验（5年以上），具备技术规划与业务驱动力
• 熟悉大语言模型（LLM）及生成式建模在推荐场景的应用
• 出色的跨部门沟通与协作能力

申请策略

• 重点关注JD中提到的‘驱动收入增长’和‘HC ROI’，在面试中展现你的技术如何直接贡献于商业价值
• 了解美团核心本地商业的最新战略动向，准备相关的业务见解
• 突出5年以上模型团队管理经验及具体团队规模
• 详细列举在广告精排模型上的技术突破及带来的业务指标提升（如CTR/CVR/GMV）
• 展示在大模型/生成式AI领域的落地案例或研究经历
• 强调跨部门协作及人才培养的成功案例
• 深入研究LLM在推荐系统中的最新应用（如Onemodel、生成式推荐）
• 提升技术战略规划能力，学习如何将前沿学术成果转化为工业界可用的技术方案

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答行为面试题
• 对于技术问题，先阐述背景和挑战，再详细说明技术选型依据、实施细节及最终量化结果
• 对于管理问题，强调方法论、数据驱动决策及以人为本的管理理念
• 请分享一个你主导的推荐模型优化案例，你是如何定义问题、选择方案并最终提升业务指标的？
• 在大模型时代，你认为传统推荐系统与LLM结合的机会和挑战是什么？你有相关落地经验吗？
• 作为技术负责人，你如何搭建团队梯队并进行人才培养？如何处理团队成员绩效差异？
• 当技术规划与短期业务目标发生冲突时，你如何权衡和决策？
• 复习推荐系统经典算法及最新前沿论文（尤其是LLM结合方向）