数据挖掘（DMP）专家

优缺点分析

角色解读

• 技术方向上可成长为数据挖掘高级专家、算法负责人，主导更复杂的建模与AI应用
• 管理方向上可向技术团队Leader或算法总监发展，带领团队攻坚核心业务
• 跨领域发展：结合大模型与业务，可深入推荐系统、计算广告或智能营销平台
• 构建和维护全域用户画像体系，包括基础属性、行业兴趣、意图预测等，服务广告和推荐场景
• 利用大模型和多模态学习技术优化用户冷启、标签生成和兴趣演化
• 进行用户行为建模与预测，如人群优选、用户价值分级，驱动业务效果提升
• 跟踪智能营销Agent、生成式画像等前沿AI技术，探索创新应用
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟练使用TensorFlow/PyTorch
• 精通至少一门编程语言（Python/Java/Scala），熟悉Hadoop/Spark分布式计算
• 丰富的用户画像与文本数据处理经验，具备数据驱动思维
• 大模型在用户理解或营销领域的实践经验，创新与团队协作能力

申请策略

• 提前研究vivo在AI领域的布局（如蓝心大模型），在面试中展现对其业务的理解
• 准备一个端到端的用户画像或人群优选案例，体现从数据到策略再到业务闭环
• 突出用户画像、文本挖掘或推荐系统的项目经验，尤其是大规模数据场景
• 详细描述大模型在用户理解或营销中的实际应用案例，量化效果
• 展示分布式计算（Hadoop/Spark）和深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的熟练度
• 列出发表过论文或专利等创新成果，体现前沿探索能力
• 强化大模型在推荐/广告领域的应用知识，如Prompt工程、Fine-tuning
• 熟悉vivo的业务生态，了解其广告平台、推荐系统或CDP产品

面试指南

• STAR法则：先说明背景（Situation）和目标（Task），再讲具体行动（Action），最后量化结果（Result）
• 技术选型思路：先分析问题特性，对比不同方案（传统ML vs 深度学习 vs 大模型），给出选择理由
• 业务导向：强调算法优化如何与业务指标（CTR/转化率）挂钩，并考虑线上A/B测试
• 请描述一个你构建用户画像系统的项目，包括数据来源、标签生成和效果评估
• 如何利用大模型提升用户兴趣预测的准确性？请举例说明
• 在分布式环境中处理百亿级用户行为数据，你会如何设计特征工程？
• 你如何看待生成式画像（Generative Profile）在广告推荐中的应用前景？
• 如果要求你在三个月内将广告CTR提升5%，你会采取哪些算法策略？