27秋招-算法初级工程师（北京）-5346(J12453)

优缺点分析

角色解读

• 初级工程师 → 高级算法工程师：深入掌握广告系统全链路技术，成为特定领域的技术专家
• 技术专家路线：在模型、特征或系统架构等方向深耕，引领技术创新
• 技术管理路线：带领小团队负责某个算法模块或子系统，具备项目规划与团队协作能力
• 负责广告推荐系统的召回与排序算法开发，直接提升广告点击率和转化率，是公司营收的核心环节
• 基于海量数据进行特征工程与机器学习模型建模，持续优化广告CTR/CVR预估模型的准确性
• 参与智能创意项目的算法实现，探索广告素材的自动化生产与优选策略
• 设计并优化反作弊算法，识别并过滤无效流量，保障广告系统的公平与效率
• 扎实的机器学习与数据挖掘理论基础，熟悉CTR预估、NLP、推荐系统等领域常用算法
• 精通至少一门编程语言（C++/Java/Python），并具备良好的工程实践能力
• 熟悉分布式计算框架（如Spark, Flink）和海量数据处理流程
• 具备优秀的逻辑分析能力和将业务问题转化为技术方案的能力

申请策略

• 深入研究三六零的广告产品和技术栈，了解其业务特点，以便在面试中展示你的思考与热情
• 准备好阐述你对广告系统中某个具体问题（如冷启动、多目标优化）的理解与解决方案思路
• 重点突出与推荐系统、机器学习相关的课程项目、竞赛经历或个人实践，展示解决实际问题的能力
• 详细描述使用Python/C++/Java进行数据处理、模型训练或系统开发的项目经验，突出工程实现细节
• 如果有相关领域的学术论文或高质量技术博客，可以作为加分项展示
• 系统复习推荐系统经典论文与算法（如DeepFM, DIN），并尝试在公开数据集上复现
• 学习并实践Spark/Flink等分布式计算框架，了解广告系统常见的特征工程与模型服务化部署流程

面试指南

• STAR法则：清晰描述项目背景（Situation）、你的任务（Task）、采取的行动（Action）和取得的成果（Result），重点突出技术细节和你的思考过程
• 系统思维：回答系统设计问题时，从数据、特征、模型、服务、评估等环节分模块阐述，并提及可能的扩展性和挑战
• 结合实际：将理论知识与广告业务场景结合，说明算法如何解决具体问题，体现你的业务理解能力
• 请介绍一个你做过的机器学习项目，重点说明你的角色、使用的算法、遇到的挑战及如何解决的
• 在广告点击率预估中，如何进行有效的特征工程？你会考虑哪些类型的特征？
• 请解释一下协同过滤和基于内容的推荐算法的区别与联系
• 如何设计一个简单的广告召回或排序系统框架？
• 你对广告系统中的反作弊有什么了解？可能会用到哪些技术手段？