26春-增长算法工程师（北京）-5265(J12329)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为技术专家，深入研究广告算法、用户增长等核心方向
• 可转向技术管理岗位，带领团队负责更大规模的业务线
• 也可横向拓展到推荐系统、搜索、NLP等其他AI应用领域
• 利用机器学习和因果推断对用户行为建模，实现个性化出价和流量优选，提升广告投放效果
• 探索AIGC、强化学习等前沿技术在广告场景的应用，提高投放效率和智能程度
• 构建数据体系，包括效果评估、归因模型和反作弊策略，为投放决策提供数据支撑
• 与产品和工程团队协作，推动算法方案从研究到业务落地的全流程
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见算法模型和应用场景
• 熟练掌握Python、Java或C++，具备良好的工程能力和代码风格
• 具备数据分析能力和逻辑思维，能通过数据驱动决策
• 对广告投放、用户增长或推荐系统有了解者优先

申请策略

• 了解360的广告业务和产品，面试中展示对业务的理解
• 准备一个完整的算法项目案例，从问题定义到落地效果，突出你的思考
• 突出机器学习/深度学习项目经验，尤其是与推荐、广告、用户增长相关的实践
• 强调编程能力和代码质量，展示GitHub或竞赛获奖更好
• 体现数据分析和因果推断的相关项目或研究
• 如有实习经历，重点描述在广告投放或推荐系统领域的贡献
• 强化因果推断、强化学习等前沿算法知识
• 熟悉广告投放业务知识，如RTB、程序化广告、Uplift模型

面试指南

• 明确问题背景和业务目标，再给出技术方案
• 结合项目经验，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答问题
• 展现思考过程，包括假设、验证、迭代
• 请解释多目标学习在广告投放中的应用
• 如何评估广告投放模型的效果？你会关注哪些指标？
• 介绍一个你做过的最满意的机器学习项目，难点和解决方法
• 因果推断在用户增长中有什么作用？请举例说明
• 如果你发现模型线上效果不如离线，你会怎么排查？