实习策略算法工程师（J103740）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触百度搜索核心业务，积累广告/推荐算法实战经验
• 表现优异者有机会转正为正式员工，向高级算法工程师或技术专家方向发展
• 未来可向搜索策略、广告系统、AI应用等更广泛的领域延伸，成为技术骨干或团队负责人
• 参与百度B2B搜索核心算法研发，针对爱采购场景优化策略效果，提升用户体验
• 应用前沿的机器学习与深度学习模型，如广告排序、推荐算法等，进行数据分析和模型迭代
• 深入理解用户与客户需求，通过算法创新推动产品功能改进，为客户创造更多价值
• 扎实的数据结构与算法基础，熟悉常见的机器学习模型
• 具备数据分析能力，能从海量数据中发现问题并提出优化方案
• 了解统计学习与深度学习理论，有相关项目经验者优先
• 良好的沟通协作与问题解决能力，能快速适应团队开发节奏

申请策略

• 投递前研究百度B2B业务（爱采购），在面试中展现对业务场景的理解
• 准备好算法手撕代码，关注搜索/推荐场景的面试题，如树模型、Embedding等
• 突出数据结构与算法的掌握程度，如ACM竞赛经历或算法类项目
• 重点展示机器学习/深度学习相关项目，特别是搜索、广告、推荐方向的实践
• 体现数据分析能力，如使用Python/Spark处理大规模数据、特征工程等
• 若有相关实习或研究论文，务必详细描述工作内容与成果
• 提前复习常见机器学习模型（LR、GBDT、DeepFM等）的原理与实现
• 熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的基本使用，尝试复现经典论文

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点与你的贡献
• 对于设计类问题，先厘清业务目标，再分步骤说明数据、特征、模型选择及评估指标
• 对于手撕代码，先确认边界条件，再写出清晰可运行的代码，并分析时空复杂度
• 请介绍一下你做过的一个机器学习项目，包括数据、模型、效果评估
• 如何设计一个CTR预估模型？特征工程有哪些常见方法？
• 假设搜索排序中，用户点击率低，你如何分析并优化？
• C++/Python手撕代码：实现快排、二分查找等基础算法
• 你了解哪些广告算法？谈谈对广告系统架构的理解