外卖搜推策略工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：策略工程师 → 高级策略专家 → 架构师，深耕搜索推荐领域
• 管理方向：技术负责人 → 团队主管 → 技术总监，带领团队构建平台
• 业务方向：结合 AI 能力，向智能化决策、自动化运营等领域发展
• 设计和开发外卖搜索推荐系统的核心策略框架，包括召回、排序、过滤等模块
• 建设统一的特征中心，沉淀用户、店铺、菜品等通用特征，支持多场景复用
• 负责索引和检索能力建设，确保大规模物料的高性能在线查询
• 扎实的后端开发能力，熟悉 Java/Go/C++/Python 中的至少一种
• 深入理解搜索推荐链路，包括召回、排序、特征工程等
• 具备系统抽象和架构设计能力，能提炼通用框架和接口
• 有 AI Native 思维，能将 AI 应用于策略迭代和平台建设中

申请策略

• 了解滴滴外卖业务现状和竞品（如美团、饿了么），在面试中展现业务思考
• 准备1-2个策略框架或搜索推荐系统的设计案例，体现抽象和工程能力
• 突出搜索推荐项目经验，尤其是召回、排序、特征工程相关的系统设计
• 强调后端开发能力和语言掌握程度，最好有 Java 或 Go 的项目实践
• 展示抽象能力，比如是否设计过通用框架或平台组件
• 如果有 AI 相关应用（如模型部署、A/B 实验）更佳
• 补充学习搜索推荐的基础理论和常见算法（如协同过滤、LTR）
• 提升系统设计能力，了解分布式索引、缓存、低延迟查询等知识

面试指南

• 用 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人贡献和系统设计思路
• 对于抽象类问题，先分析业务场景的共性和差异，再提出分层或模块化设计方案
• 对于 AI 融入问题，结合具体技术（如 embedding、排序模型）和实际效果阐述
• 请介绍你参与过的一个搜索推荐系统，重点是架构和策略设计
• 如何设计一个通用的召回/排序框架来支持多个业务场景？
• 描述一次你如何从业务需求中抽象出通用模块或接口
• 如何评估搜索推荐策略的效果？A/B 实验需要注意什么？
• 你认为 AI 如何融入搜索推荐策略的迭代中？举例说明