搜索算法工程师-26年校招

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为推荐系统或搜索方向的技术专家
• 可向架构师或技术负责人方向发展，主导核心算法演进
• 也可转向AI产品经理或技术管理岗位
• 优化视频搜索和推荐中的排序模型，使用深度学习提升点击率和播放时长
• 设计召回与多样性策略，结合大模型技术提升推荐效果
• 探索AIGC与推荐系统的结合，跟进前沿技术落地
• 分析用户行为大数据，改进个性化分发算法
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉常见推荐算法
• 精通至少一种编程语言（C++/Java/Python），具备良好的工程能力
• 熟悉大数据处理工具如Hadoop、Spark、Flink
• 了解LLM、AIGC等前沿技术，有较强学习能力

申请策略

• 了解爱奇艺推荐业务特点（长视频、短视频等），在面试中体现业务理解
• 准备一个完整的技术项目讲解，从问题到解决方案
• 突出机器学习/深度学习相关项目经历，尤其是推荐或搜索方向
• 展示编程能力和大数据处理经验，附上GitHub或项目链接
• 强调竞赛获奖或论文发表（如RecSys、KDD等）
• 体现对LLM、AIGC技术的理解和实践
• 系统复习推荐系统经典模型（FM、DeepFM、DIN等）和排序指标
• 动手实践Spark或Flink处理大规模数据

面试指南

• 以STAR法则组织项目经历：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
• 回答技术问题先阐述原理，再结合实际场景给出具体方案，注意权衡优劣
• 请介绍一个你参与过的推荐系统或搜索项目，包括模型选型和效果
• 如何解决推荐中的冷启动问题？
• Transformer在推荐系统中有哪些应用？
• 大模型如何与推荐场景结合？
• 复习机器学习基础，如逻辑回归、GBDT、神经网络等
• 准备2-3个推荐相关项目，深入理解模型细节