上海-搜广推算法工程师(J101091)

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：深耕推荐/搜索/广告任一领域，成为该方向的技术专家或架构师
• 管理方向：积累项目经验后，可晋升为技术Leader，带领团队负责整条业务线的算法策略
• 跨领域发展：凭借搜广推的通用性，可转向AI产品、数据科学或其他行业的算法岗位
• 负责搜索、推荐、广告算法的全链路优化，包括召回、排序、多目标学习等模型迭代
• 使用深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）构建和部署大规模模型，进行A/B实验验证效果
• 深入分析用户行为数据，设计分层、冷启动等策略，提升业务核心指标
• 跟进大模型、多模态等前沿技术，探索在搜广推场景下的落地应用
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉LR、GBDT、DeepFM、DIN、MMOE等模型原理
• 熟练使用Python和主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），具备大规模数据处理能力
• 了解向量检索引擎（FAISS/Milvus）和分布式训练相关技术
• 良好的数据分析和实验设计能力，能独立推动算法迭代

申请策略

• 关注百度技术博客和开源项目，了解其技术栈和业务方向，在面试中展现对公司的了解
• 准备一个能完整讲述的项目案例，从问题定义、模型选型、实验设计到最终收益，展示方法论
• 突出与搜索/推荐/广告相关的项目经验，明确描述模型优化带来的业务指标提升
• 强调深度学习框架使用熟练度，特别是TensorFlow/PyTorch，以及大规模数据处理能力
• 展示对经典模型（DeepFM、DIN等）的深入理解，以及参与A/B实验的经验
• 如果有向量检索、分布式训练或大模型相关经验，务必重点提及
• 系统复习搜广推核心模型原理，动手复现DeepFM、DIN等模型，理解其数学推导
• 学习推荐系统的经典论文（如YouTube DNN、Wide&Deep等），构建知识体系

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化指标
• 对于模型对比问题，先阐述模型核心思想，再对比适用场景和优缺点，最后结合实际经验
• 对于策略设计问题，提出多种方案，分析权衡，并给出推荐方案的理由
• 请详细讲一下你过去参与的一个搜广推项目，包括模型架构、特征工程和上线效果
• DeepFM和DIN模型的核心区别是什么？各自适合什么场景？
• 如何处理推荐系统中的冷启动问题？请给出具体策略
• 在多目标学习中，MMOE和PLE的优缺点是什么？
• 假设搜索CTR预估任务，你会如何设计特征和模型？