高级数据挖掘工程师

优缺点分析

角色解读

• 从单一模型优化向全链路算法架构师发展，深入理解推荐/广告系统底层逻辑
• 向业务算法专家转型，通过数据与算法直接驱动海外游戏业务的商业化收入增长
• 负责海外IAA游戏分发场景的CTR、LTV等核心预估模型的特征工程、训练与迭代优化
• 基于海量行为数据构建用户画像与标签体系，并将其应用于召回、排序和投放链路
• 通过数据分析拆解业务问题，跟踪实验效果，定位瓶颈并持续优化策略
• 精通Hive/Spark SQL及Python，具备大规模数据处理与特征工程能力
• 扎实的机器学习基础，熟悉LR、GBDT、DNN等常用排序与预估模型
• 具备推荐/广告/增长领域的算法落地经验，熟悉用户画像与标签体系构建

申请策略

• 在面试前深入了解OPPO海外游戏分发业务的产品形态与变现模式，准备针对性的算法优化思路
• 重点突出在推荐、广告或增长领域的算法落地经验，特别是CTR/LTV预估模型的实际优化效果
• 展示大规模数据处理能力（Hive/Spark SQL）及Python特征工程经验，附上具体的数据规模与性能指标
• 强调将算法模型与业务指标（如转化率、收入增长）结合的成功案例，体现业务理解力
• 深入学习深度学习在推荐系统中的应用（如DIN、DIEN等序列模型），提升对复杂用户行为的建模能力
• 加强对海外IAA游戏商业模式及广告变现逻辑的理解，提升业务敏感度

面试指南

• STAR法则：情境（业务背景）-> 任务（核心指标/痛点）-> 行动（特征工程/模型选择/策略调整）-> 结果（离线/线上指标提升幅度）
• 排查框架：数据一致性检查 -> 特征分布漂移分析 -> 模型逻辑与业务逻辑对齐 -> 实验设计合理性复盘
• 请详细介绍一个你主导的CTR或LTV预估模型优化项目，遇到了什么瓶颈，如何解决的？
• 在构建用户画像和标签体系时，如何处理稀疏特征和噪声数据？
• 如果模型离线指标提升但线上业务指标（如收入）未达预期，你会如何排查和解决？
• 针对海外IAA游戏场景，你认为LTV预估最大的难点是什么？
• 复习推荐系统、计算广告领域的经典模型（如LR, GBDT, DeepFM, DIN等）及其优缺点
• 准备1-2个能体现你从数据发现问题到最终策略落地的完整闭环案例