广告算法实习生（J104730）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕方向：成为推荐系统或广告算法领域的资深专家，主导复杂算法的设计与优化
• 综合发展方向：在掌握核心算法技术后，可向技术负责人、产品经理或技术管理岗位发展
• 学术与前沿探索：持续跟踪AIGC等前沿技术在工业界的最新进展，并探索落地可能
• 研发百度广告推荐场景的核心算法，涉及算法设计与在线服务实现
• 运用AIGC大模型技术，探索在广告商业场景的创新应用，旨在提升广告效果与业务收入
• 与产品和运营团队协作，将技术方案落地以解决实际业务问题，并通过数据分析持续优化
• 参与广告业务调研，洞察数据以发现新的业务增长机会
• 扎实的编程功底，特别是C/C++和Python，具备良好的工程开发习惯
• 了解并应用推荐系统和机器学习算法的基本原理与实践
• 良好的数据分析与洞察能力，能够从数据中发现问题与机会
• 优秀的逻辑思维、学习能力和团队协作与沟通能力

申请策略

• 在申请前，可以尝试了解百度主要的广告产品（如搜索广告、信息流广告）及其技术挑战
• 在面试中，主动展现你对解决实际业务问题的兴趣和思考，而不仅仅是完成技术任务
• 突出个人的编程项目经历，特别是使用C++/Python开发的算法或数据处理项目
• 强调在机器学习、推荐系统课程项目或竞赛中的经验与成果
• 清晰描述任何与数据分析、业务洞察相关的经历，展现解决问题的思路
• 如果接触过AIGC或大模型相关内容（如课程、小项目），务必提及
• 系统复习并巩固推荐系统与经典机器学习算法原理，如协同过滤、CTR预估模型等
• 学习或深化AIGC与大语言模型在广告、推荐领域的最新应用知识

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地描述项目经历
• 对于算法设计题，先明确目标和约束，再阐述思路（特征、模型、训练、评估），最后讨论可能的优化点
• 对于开放性问题（如大模型应用），结合行业趋势和自己的理解，提出有逻辑、可行的想法
• 诚实回答技术问题，对于不确定的知识点，可以坦诚说明并展示自己的学习思路
• 请描述一个你做过的机器学习或推荐系统项目，你在其中负责什么？遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个广告点击率（CTR）预测模型？请阐述基本思路
• 你认为AIGC大模型在广告推荐中有哪些可能的应用方向？
• C++和Python在工程开发中各有什么优缺点？你更擅长哪个？