广告算法实习生（J104801）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入计算广告领域，积累工业级模型开发经验
• 表现优秀者有机会转正，成为百度广告算法工程师
• 未来可向推荐系统、机器学习平台等方向发展，或晋升为技术专家
• 设计并开发广告核心任务的深度学习模型，如CTR/CVR预估、出价优化等
• 研究并应用前沿深度学习架构，解决实际广告业务问题
• 与数据工程师合作搭建特征pipeline，与产品团队协作将模型集成到线上系统
• 进行离线评估和线上A/B测试，持续优化模型效果
• 扎实的编程和算法能力，熟悉Python、Linux、Spark
• 了解统计学习和深度学习理论基础，有研究或论文发表经验者优先
• 具备分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情
• 良好的沟通协作和抗压能力，能适应快节奏工作

申请策略

• 关注百度招聘官网和实习信息，尽早投递
• 在面试中展示对广告业务的热情和对技术细节的深入理解
• 突出深度学习相关项目经验，如CTR预估、推荐系统等
• 强调编程能力，特别是Python、Spark的使用经验
• 如有论文或研究成果，务必列出，这是重要加分项
• 展示解决复杂问题的能力和团队协作经验
• 提前复习深度学习基础，熟悉常见的模型结构如DNN、Transformer
• 学习Spark和数据处理工具，了解特征工程基本方法

面试指南

• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体应用场景给出解决方案
• 对于行为问题，强调自己的学习能力和适应能力，并举例说明
• 请介绍一下你在深度学习方面的项目经验
• 如何解决CTR预估中的特征稀疏问题？
• 你了解哪些前沿的深度学习架构？请详细说明一个
• 如何设计一个A/B测试来验证模型效果？
• 你如何应对高压和快节奏的工作环境？