广告算法实习生（北京）-4374(J11973)

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触工业级广告系统，积累大规模机器学习实战经验，为校招进入大厂核心算法团队打下坚实基础
• 表现优秀者有机会获得转正offer，正式加入360搜索广告团队，从事算法工程师工作
• 长期发展可向广告算法专家或技术管理方向成长，成为搜索、推荐、广告领域的资深人才
• 负责搜索广告场景下的召回、排序、CTR预估等核心算法的研究与实现，直接优化亿级流量的变现效率
• 探索机器学习、数据挖掘前沿技术（如生成式推荐、LLM）在广告业务中的应用，推动技术落地
• 深入分析流量数据，挖掘潜在价值，通过算法迭代提升广告系统的整体性能和用户体验
• 扎实的计算机科学基础，包括数据结构、算法设计与分析
• 熟练掌握C/C++和Python，能够高效实现和调试算法代码
• 熟悉常用机器学习算法，并能熟练使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行模型训练和调优

申请策略

• 在投递时，可以附上针对广告算法方向的研究或项目总结，展现对业务的理解
• 面试前了解360搜索广告业务的基本情况，思考算法如何提升广告效果和用户体验
• 突出机器学习、数据挖掘相关的项目经验，尤其是搜索、推荐、广告方向的实践
• 详细描述在项目中使用TensorFlow/PyTorch进行模型训练和优化的具体过程和成果
• 如有竞赛获奖（如Kaggle）或顶级会议论文，务必在简历中显著位置展示
• 强调扎实的C++/Python编程能力，可附上GitHub代码仓库或技术博客链接
• 系统复习机器学习核心算法（如LR、GBDT、DNN、FM等），并动手实现一遍
• 深入学习推荐系统或广告系统的基础架构，了解召回、排序、粗排等模块的原理

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则：背景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），突出你的贡献和量化成果
• 对于算法设计问题，先明确问题定义和评估指标，再提出解决方案，并分析其优缺点和适用场景
• 对于前沿技术问题，展示你的学习能力和思考深度，即使没有实际经验，也可以谈谈你的理解和想法
• 请详细介绍一下你参与过的机器学习项目，包括问题定义、数据、模型选择、效果评估等
• 如何评估一个广告召回策略的效果？你会关注哪些指标？
• 在TensorFlow/PyTorch中，如何实现一个自定义的损失函数？
• 请解释一下CTR预估中常用的特征工程方法
• 你对生成式推荐或LLM在广告系统中的应用有什么理解？