27秋招-算法初级工程师（上海）-5347(J12452)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕广告算法领域，成为推荐/搜索/广告系统的资深算法专家或架构师
• 技术管理路线：带领小团队负责广告算法模块，逐步向算法组长、技术经理方向发展
• 横向拓展：可向更广泛的机器学习平台、增长算法、智能营销等方向拓展技能
• 负责广告推荐系统核心算法（召回、排序）的优化与迭代，直接影响公司广告收入
• 通过特征工程、模型调优（如CTR/CVR预估）来提升广告投放效果和用户体验
• 参与前沿的智能创意生成技术，探索利用AI自动化提升广告素材质量与效率
• 设计和优化反作弊算法，保障广告平台的公平性和数据真实性
• 扎实的机器学习、数据挖掘理论基础，熟悉常用算法模型（如LR、GBDT、深度模型等）
• 熟练的编程能力，至少精通C++或Python中的一种，能高效实现和调试算法
• 具备处理海量数据的工程经验，了解分布式计算框架（如Spark、Flink）
• 对广告业务（如竞价、展示逻辑）有基本了解或强烈学习兴趣，能从数据中发现问题

申请策略

• 在求职信或面试中，表达对利用技术解决实际商业问题的热情，而不仅仅是学术研究
• 提前了解三六零的产品矩阵和广告业务特点，思考算法如何与之结合
• 重点突出与机器学习、数据挖掘相关的课程项目、竞赛（如Kaggle）或实习经历
• 详细描述一个完整的算法优化或数据分析项目，体现从问题定义、特征处理、模型选择到效果评估的全流程能力
• 在技能清单中明确列出C++/Python、TensorFlow/PyTorch、Spark等关键词
• 系统复习CTR/CVR预估模型（如DeepFM、DIN）和推荐系统召回/排序链路的基础知识
• 了解广告系统的基本架构和业务流程，如eCPM计算、RTB竞价等
• 尝试复现经典广告算法论文或参与开源广告系统项目，增强实践认知

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地回答项目问题
• 回答系统设计类问题时，先梳理核心目标和关键指标，再分模块（如特征、模型、服务）阐述思路
• 对于开放性问题，可以从“用户价值”、“商业价值”和“技术可行性”三个维度展开讨论
• 请描述一个你做过的机器学习项目，遇到了什么挑战，如何解决的？
• 如何设计一个广告CTR预估模型的特征？你会考虑哪些类型的特征？
• 什么是召回和排序？在广告系统中，它们各自的目标和常用方法是什么？
• 如果广告系统的CTR突然下降，你会如何排查原因？
• 你对“智能创意”在广告中的应用有什么理解或想法？