蚂蚁集团-AI算法专家（搜推广/多模态）-AIRS

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从算法专家成长为搜推广领域的技术领军者，主导前沿研究
• 管理方向：可转向算法团队管理，带领团队攻克复杂业务难题
• 跨领域拓展：结合大模型和Agent技术，向AGI方向延伸，成为AI技术战略专家
• 负责搜索、推荐、广告等场景的算法全链路优化，包括召回、排序、重排及生成式结果生成
• 应用大模型和多模态技术，解决实时推荐延迟、幻觉控制等业务痛点，推动生成式推荐落地
• 构建基于LLM的算法智能体，实现策略自动调优和效果归因，提升研发效率
• 精通深度学习、分布式训练、特征工程，有搜推广领域的工程实践
• 具备大模型微调（SFT）、RLHF或RAG系统设计经验，了解多模态和强化学习
• 优秀的实验设计和数据分析能力，能从业务问题中抽象出算法方案

申请策略

• 在简历中体现“产品工程化”思维，而非仅关注算法指标，强调技术对商业价值的贡献
• 准备1-2个完整的项目案例，详细描述问题、方案、实验和最终效果
• 重点突出在搜索、推荐、广告领域的全链路优化经验和量化成果（如CTR/CVR提升）
• 强调大模型（LLM/多模态）的落地项目，包括SFT、RLHF或RAG的具体实现
• 展示论文发表、竞赛获奖或开源贡献，体现行业影响力
• 补充生成式推荐、Semantic ID等相关知识，了解Scaling Law在搜推广的应用
• 熟悉强化学习在推荐中的使用，如离线强化学习、在线学习等
• 实践大模型部署优化，如模型量化、推理加速、分布式推理

面试指南

• 用STAR法则结构化回答，突出面临的问题、技术方案、实验验证和最终效果
• 对于开放性问题，先分析问题本质，再提出系统性的解决思路，最后结合自身经验举例
• 展现技术深度和广度，同时强调对业务价值的关注
• 请描述一个你主导的搜推广全链路优化项目，具体遇到了哪些关键挑战？
• 如何将大模型应用到实时推荐系统中？你会如何处理推断延迟和幻觉问题？
• 谈谈你对Scaling Law在推荐系统中应用的看法，以及可能的实现路径
• 设计一个基于LLM的算法调优Agent，需要考虑哪些关键模块？
• 如果CTR下降了0.5%，你会如何定位原因并给出解决方案？