打车车点算法工程师（J106273）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向资深算法专家发展，深入时空大数据与推荐系统底层技术
• 也可向算法团队负责人转型，负责整体业务算法战略与团队管理
• 负责打车业务上下车点推荐算法的研发与迭代，提升司乘接驾效率
• 基于海量地图与用户行为数据，搭建并优化车点推荐系统
• 探索大模型和时空建模等前沿技术，主导AB实验验证算法效果
• 扎实的编程功底（Python/C++）与算法工程实现能力
• 精通机器学习、深度学习及大模型应用，具备时空数据建模和推荐排序经验
• 熟悉地图数据（POI、路网、轨迹）及推荐系统架构

申请策略

• 提前了解百度打车业务的现状与痛点，思考上下车点推荐可能面临的长尾场景（如小区内部、复杂商圈）及解决思路
• 突出在推荐系统或时空数据建模方面的实际落地项目，量化算法提升指标（如准确率、接驾效率提升）
• 强调对地图数据（POI、轨迹）的理解及处理经验
• 展示大模型或前沿技术在业务场景中的应用探索
• 深入学习大模型在推荐系统中的最新应用
• 强化C++工程化能力与高并发系统优化经验
• 补充LBS/地图领域的专业知识（如路网匹配、轨迹挖掘）

面试指南

• 采用STAR法则描述项目：情境（业务背景）-> 任务（核心挑战）-> 行动（算法设计、特征工程、工程优化）-> 结果（量化收益）
• 对于开放性问题，先拆解问题维度（如数据层、模型层、工程层），再逐一给出解决方案
• 请详细介绍你过去做过的推荐系统或时空建模项目，遇到了哪些难点，如何解决的？
• 在打车上下车点推荐场景中，如何处理POI缺失或路网数据不准确的情况？
• 大模型在推荐系统中有哪些应用场景？如何平衡大模型的推理延迟与线上实时性要求？
• 如何设计一个AB实验来验证车点推荐算法的效果？核心评估指标有哪些？
• 复习推荐系统经典模型及时空序列模型
• 了解百度地图和百度打车的相关技术博客或开源项目