流量策略工程师（反作弊/流量质量识别方向）（J104397）

优缺点分析

角色解读

• 在广告反作弊领域深耕，成为流量策略专家，负责更核心的营收策略
• 横向拓展到整个广告生态的数据科学方向，如广告推荐、用户增长
• 管理方向：带领小团队负责特定业务线，或转岗产品运营策略
• 负责海外RTB广告流量的价值评估与反作弊识别，通过数据分析和模型判断流量质量
• 分析广告媒体增长数据，定位关键漏斗环节，驱动流量策略迭代升级
• 排查广告流量badcase，定期更新反作弊与流量价值策略，提升收入
• 扎实的大数据处理能力：熟悉Spark/Hadoop，能用PySpark处理海量数据
• 数据分析工具熟练：Python/Pandas/SQL/Tableau，从数据中发现策略优化点
• 机器学习基础：对DNN、LR等模型有实操经验，能用于流量分类和反作弊
• 良好的跨团队沟通：与产品、运营、模型团队协作，推动策略落地

申请策略

• 了解百度国际化广告业务，准备相关案例
• 面试时展示对反作弊业务的理解和策略思维
• 突出流量质量分析或反作弊项目经历，量化结果如提升收入、降低无效流量
• 展示大数据处理能力，包括Spark使用规模、数据处理时效
• 体现模型实践，如用DNN/LR解决具体问题
• 强调跨团队协作和推动策略落地的案例
• 补充流式处理如Flink，如果熟悉更好
• 深入了解RTB广告生态和常见作弊模式

面试指南

• 问题聚焦策略设计时，遵循“明确目标-分析数据-设计规则/模型-评估迭代”的框架，结合具体案例
• 涉及项目经验时，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
• 对模型问题，先阐述原理，再结合业务场景说明应用和局限
• 如何判断一个广告流量是否作弊？请设计一个反作弊策略
• 描述一次通过数据分析推动策略升级的经历
• 解释DNN和LR在流量质量识别中的区别和适用场景
• 如何处理海量数据中的badcase？你的排查流程是什么？
• 如果让你优化流量价值评估模型，你会从哪些方面入手？