推荐算法工程师-26年校招（短视频业务）

优缺点分析

角色解读

• 推荐算法工程师可向高级算法专家或技术负责人发展
• 也可转向其他AI方向（如广告、搜索、NLP等），拓展技术广度
• 在爱奇艺平台，有机会深入理解视频推荐业务，成为业务+技术复合型人才
• 利用深度学习和机器学习技术，提升爱奇艺推荐系统的用户体验
• 与产品、工程团队紧密合作，在不同场景（如短视频）进行实验并优化模型
• 快速迭代算法并推动上线，关注推荐领域前沿趋势
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉推荐系统核心模块（召回、排序等）
• 具备数据处理和大数据技术（Hadoop/Spark）的实践经验
• 良好的工程能力，能搭建和优化大规模机器学习系统

申请策略

• 了解爱奇艺推荐业务特点（长视频+短视频），思考可能的优化方向
• 在简历中体现对推荐系统领域动态的关注，如阅读技术博客或论文
• 突出推荐系统相关的项目或实习经历，尤其是召回、排序等模块的实践
• 强调大数据技术（Hadoop/Spark）的使用经验和数据处理能力
• 如果有Kaggle或比赛经历，务必展示名次和使用的模型方法
• 系统学习推荐系统经典论文和开源代码，如DeepFM、DIN等
• 实践搭建一个完整的推荐pipeline，包括数据处理、模型训练、评估
• 熟悉一种深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）并做过项目

面试指南

• 针对项目类问题，使用STAR原则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出难点和你的贡献
• 对于技术原理问题，先清晰定义概念，再分点说明，最后结合实际场景分析优缺点
• 对于开放性问题（如冷启动），从数据、模型、策略等多角度给出方案，体现系统性思考
• 请详细介绍一下你做过的一个推荐系统项目，包括数据集、模型、评估指标和最终效果
• 召回和排序的区别是什么？如何设计一个召回策略？
• 常用的排序模型有哪些？请比较FM、DeepFM和Wide&Deep
• 如何处理推荐系统中的冷启动问题？
• 如何评价一个推荐系统的线上效果？有哪些AB测试注意事项？