推荐算法工程师（生成式推荐方向）(MJ035616)

优缺点分析

角色解读

• 在生成式推荐这一前沿领域深耕，成为推荐架构专家或技术Leader，主导下一代推荐技术
• 横向扩展到更广的AI应用，如搜索、广告、NLP、CV等，拓宽技术视野
• 在携程内部，可向技术专家或管理路径发展，带领团队推动旅行场景的智能化升级
• 负责信息流推荐系统的算法研发，推动从传统级联架构向生成式推荐演进，设计并落地生成式召回和排序模型
• 参与模型训练与上线，优化推理性能（如使用TensorRT/vLLM），保障线上服务质量
• 设计并分析AB实验，利用线上数据持续迭代模型，提升推荐效果
• 扎实的推荐系统全链路知识（召回、粗排、精排、重排），具备工业级落地经验
• 深入理解Transformer架构，有大模型训练或微调经验，熟悉自回归生成模型及推理优化技术
• 熟练使用PyTorch，具备推理框架（TensorRT/vLLM）使用经验，有较强的工程能力

申请策略

• 了解携程旅行场景的特点，在面试中结合业务场景设计推荐方案
• 关注生成式推荐在行业中的落地案例，展示对技术趋势的理解
• 突出推荐系统全链路（召回、排序）的工业级项目经验，用具体指标说明效果提升
• 强调Transformer、大模型训练/微调的实际项目，包括使用的框架和优化技巧
• 体现生成式推荐相关经验（如TIGER、VQ-Rec等）或离散表征学习、Listwise排序等加分项
• 补强生成式推荐方向的知识，阅读最新论文并尝试复现简单模型
• 熟悉推理优化工具如TensorRT、vLLM，动手实践模型部署和性能调优

面试指南

• 对于系统设计类问题，可采用“现状-问题-方案-评估”结构：先描述传统方法，再指出局限，引出生成式推荐，最后讨论技术细节和效果
• 对于优化类问题，可从计算瓶颈、显存瓶颈两方面分析，逐一给出优化策略并说明trade-off
• 对于项目经验类问题，使用STAR原则：Situation（背景）、Task（目标）、Action（行动）、Result（结果），突出量化成果和个人贡献
• 请描述推荐系统的全链路架构，并讨论传统级联与生成式推荐的区别和优势
• 生成式推荐中的TIGER模型是如何工作的？请详细说明其训练和推理过程
• 如何优化大模型的推理性能？请列举具体技术（如KV cache、量化、剪枝等）并说明原理
• 请介绍一个你主导的推荐算法项目，包括问题定义、解决方案、AB实验和最终效果
• 在排序阶段，Listwise损失函数（如LambdaRank）相比Pointwise有哪些优势？