资深算法开发专家（搜推方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：可深入搜推算法研究，成为领域技术专家或架构师
• 管理路线：凭借团队管理经验，可向技术经理、总监等中高层管理岗位发展
• 业务拓展路线：凭借从0到1构建业务的能力，可转向更综合的技术产品或业务负责人角色
• 研发和优化大疆云相册、编辑器产品的搜索与推荐排序模型，提升用户创作体验
• 主导召回、精排等全链路优化，持续改进业务核心指标如成片率
• 建设用户画像系统，刻画用户偏好并融入搜推链路，推动从0到1的新业务构建
• 制定团队技术路线图，负责技术选型、人才培养和跨部门协作
• 具备扎实的深度学习基础，精通Transformer框架和主流大模型如LLaMA/Qwen在搜推场景的应用
• 拥有5年以上搜索推荐系统开发经验，熟悉召回、排序全链路策略及海量数据处理能力
• 精通用户画像建模与意图理解，并能通过A/B测试驱动模型和链路迭代
• 具备业务拓展和团队管理能力，能带领团队攻坚难题并推动跨部门协同

申请策略

• 提前了解大疆云相册和编辑器产品的业务场景和搜推需求，以便在面试中展示业务洞察
• 准备详细的技术案例，特别是遇到的难点及解决方案，体现解决复杂问题的能力
• 突出搜索推荐系统项目的具体成果，如模型优化带来的指标提升和业务贡献
• 详细描述在大模型（如SFT、RLHF）在搜推场景中的落地经验和技术细节
• 强调从0到1构建新业务的经历，以及跨部门协作和团队管理的成功案例
• 展示A/B测试设计、线上评估体系构建等数据驱动迭代的能力
• 深入学习大语言模型在搜索推荐领域的最新应用，如LLaMA、Qwen的实践案例
• 加强系统架构设计能力，以应对从0到1构建业务和海量数据处理的挑战

面试指南

• 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，结合具体数据说明贡献
• 技术问题回答时，先阐述原理，再结合实际业务场景举例，突出落地经验和效果
• 对于业务构建问题，可分步骤说明：业务理解、技术选型、团队组建、快速验证、迭代优化
• 请描述一个你主导的搜索推荐系统优化项目，如何提升核心指标？
• 如何设计用户画像并将其融入召回与排序链路？请举例说明
• 在大模型应用中，SFT和RLHF在搜推场景有哪些具体挑战和解决方案？
• 如果你从0开始构建一个搜推业务，你会如何规划技术路线和团队协作？
• 如何设计A/B测试实验来评估模型或链路迭代的效果？