资深电商算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向高级算法专家、算法架构师方向发展，或转型为负责更大规模业务的技术负责人，深耕AI与大模型应用领域
• 负责哔哩哔哩电商业务（如会员购）的推荐算法全链路研发，包括召回、排序、重排等核心环节
• 精通推荐系统架构，熟练掌握 TensorFlow/PyTorch 等深度学习框架，具备多目标优化及 Embedding 技术实战经验

申请策略

• 了解哔哩哔哩电商业务的现状与挑战，准备针对“如何在大模型时代重构推荐系统”的深度思考案例
• 突出推荐系统项目中的具体指标提升（如 CTR、CVR、GMV 增长），强调在多目标优化、冷启动或大模型应用方面的实际落地经验
• 深入理解多模态数据处理技术，补充生成式 AI 在推荐场景中的应用知识，强化对业务指标（如 LTV、留存）的理解

面试指南

• 采用 STAR 法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历，重点阐述技术选型的理由、遇到的瓶颈及解决方案，并用量化数据证明业务价值
• 请详细介绍你过往项目中推荐系统的整体架构及核心难点
• 在多目标优化场景中，你是如何处理不同目标之间的冲突与权重的？
• 大模型（LLM）在推荐系统中有哪些潜在的应用场景？你做过哪些尝试？
• 如何解决电商场景下的新品冷启动问题？
• 复习推荐系统经典论文（如 DLRM、MMOE 等），梳理 PyTorch/TensorFlow 底层原理，准备一个体现技术创新性与业务落地能力的完整案例