推荐广告算法实习生（J106179）

优缺点分析

角色解读

• 从算法实习生成长为推荐/广告算法工程师，深入理解商业化变现逻辑
• 未来可向资深算法专家、算法团队负责人或商业化产品技术专家方向发展
• 负责百度联盟展示广告的召回和排序模型优化，提升广告检索效率和投放效果
• 应用深度神经网络和强化学习等技术对海量媒体、用户和客户行为数据进行建模
• 结合业务需求进行数据分析、策略调研及报表建设
• 熟练掌握C++和Python，具备扎实的算法和数据结构基础
• 熟悉大规模数据挖掘、分布式深度学习框架及广告推荐算法原理
• 具备优秀的逻辑思维能力、数据敏感度及问题分析解决能力

申请策略

• 了解百度联盟的业务模式及展示广告的商业化逻辑，面试时展现出对广告业务指标的理解
• 突出在推荐系统、计算广告或深度学习相关的项目经验，特别是涉及召回、排序模型优化的实际成果
• 强调C++/Python编程能力、AI coding经验以及处理大规模数据的经历
• 提前复习推荐系统经典论文及强化学习在推荐中的应用
• 熟悉主流深度学习框架及分布式训练原理

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验，重点突出业务背景、技术方案、量化收益
• 对于系统设计问题，从数据流、模型架构、工程实现、线上监控四个维度展开
• 请介绍一个你参与过的推荐或排序模型优化项目，你是如何提升效果的？
• 在大规模数据下，如何设计分布式深度学习训练方案？
• 深度强化学习在广告推荐中有哪些应用场景？如何解决探索与利用的问题？
• 如果线上广告点击率突然下降，你会如何排查和解决？
• 准备1-2个深入的算法项目细节，能够推导相关模型公式并解释其物理意义
• 了解广告业务的基本概念和最新技术动态