大麦国际-营销/广告算法工程师-北京

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕因果推断与营销算法，成为行业顶尖专家
• 横向拓展：转向广告、搜索、推荐等更广泛的算法领域
• 管理路线：积累业务理解后，带领团队负责算法策略落地
• 应用因果推断（Uplift Model）和反事实评估，优化营销人群圈选、权益推荐和优惠策略，提升营销收益
• 构建供需预测和定价模型，综合使用时序预测等技术实现成交率、成本和利润的多目标优化
• 探索生成式AI和大模型Agent在票务营销中的应用，打造智能营销范式
• 扎实的机器学习、深度学习、数据挖掘理论基础和工业落地经验
• 掌握因果推断、计算广告、智能投放等领域知识
• 熟练使用Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架
• 了解大模型Agent、生成式AI、LLM应用，具备快速学习能力

申请策略

• 深入了解大麦国际票务业务，思考算法如何提升购票转化和用户留存
• 准备一个完整的算法策略优化案例，从问题定义到效果评估
• 突出因果推断或计算广告项目的工业落地经验，量化业务收益提升
• 展示扎实的机器学习基础，特别是分类、回归、时序预测模型
• 强调Python/C++编码能力和TensorFlow/PyTorch框架熟练度
• 如有大模型或生成式AI实践，务必详细描述应用场景
• 强化因果推断理论基础，学习Uplift Model、反事实评估等方法
• 了解智能投放、营销补贴领域的最佳实践

面试指南

• 先阐述方法论原理，再结合具体项目案例说明应用过程
• 强调量化指标和业务理解，展示从问题到解决方案的完整思路
• 体现对前沿技术的关注，但避免空谈，要联系实际业务场景
• 请解释Uplift Model与传统分类模型的区别，以及适用场景
• 如何评估营销活动的增量效果？有哪些反事实评估方法？
• 在供需预测中，如何处理冷启动问题？
• 你有使用大模型（LLM）的经验吗？如何将其应用到营销决策中？
• 多目标优化中，成交率、成本和利润如何平衡？请举例说明