推荐算法工程师【2027届】

优缺点分析

角色解读

• 从推荐算法工程师起步，可向技术专家或架构师方向发展
• 深入理解AI技术在推荐领域的应用，成为算法团队核心成员
• 有机会参与核心业务决策，向技术管理或资深专家晋升
• 探索LLM、多模态等新技术在推荐系统中的应用，参与首页、播放页等核心推荐场景的算法研发
• 解决内容理解、用户兴趣建模、语义召回、冷启动和多样性等推荐核心问题
• 基于真实业务数据，完成从想法、实验、A/B测试到上线的完整闭环
• 独立负责有挑战的课题，以实际效果评估技术价值
• 扎实的编程能力，熟练掌握Python/C++/Java中至少一种
• 较好的机器学习基础，熟悉NLP、CV等方向，有搜广推经验加分
• 熟悉推荐系统常见算法和架构，了解LLM、多模态等技术
• 强烈的好奇心和主观能动性，出色的学习和实验能力

申请策略

• 了解B站业务和推荐场景，结合AI趋势展示你的思考
• 申请时可以展示对内容社区和推荐算法的热情
• 突出推荐系统、机器学习相关的项目和实习经验
• 展示编程能力，如在GitHub上的优秀项目或竞赛获奖
• 强调对LLM、多模态等新技术的理解和应用经验
• 量化项目成果，如提升CTR、增加用户停留时间等指标
• 提前学习推荐系统经典算法，如协同过滤、FM、DeepFM等
• 了解LLM在推荐中的应用，如生成式推荐、语义召回

面试指南

• 对于项目经验，用STAR法则描述背景、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 对于算法设计题，先澄清问题，分析关键点，给出方案，并考虑数据和可行性
• 对于开放性问题，结合业务场景，体现对用户和价值的思考
• 介绍一下你在推荐系统或机器学习项目中的工作？
• 如何解决推荐中的冷启动问题？
• 你了解哪些基于LLM的推荐方法？如何落地？
• 如何设计一个A/B测试并评估推荐算法效果？
• 如果让你优化首页推荐，你第一步会怎么做？