算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为广告算法领域专家，主导核心模型创新和落地
• 技术管理：积累业务理解后转型为技术leader，带领算法团队
• 跨领域发展：转向推荐系统、搜索排序或更广泛的AI应用方向
• 负责广告投放系统中的深度学习模型优化，提升媒体流量变现效率
• 设计并实现出价策略（Bid Landscape），通过算法手段提高广告外投的跑量能力
• 深入理解客户增长业务，针对不同行业优化深度转化效果，保障广告主体验
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉CNN、RNN、LSTM、MTL等模型
• 熟练使用TensorFlow、Caffe或MXNet等框架，了解底层实现机制
• 良好的编程能力，精通C++、Java或Python之一，有工程化经验
• 运筹优化知识，能够结合广告竞价场景构建数学模型

申请策略

• 了解vivo的广告联盟产品（如vivo广告平台），在面试中展示对业务的兴趣
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、模型设计到上线效果的闭环展示
• 突出深度学习项目经验，特别是CTR预估、出价优化或广告相关课题
• 展示大型模型训练和部署的工程能力，包括框架使用和性能优化
• 强调运筹优化或竞拍理论方面的项目或论文
• 量化工作成果，如提升收入百分比、ROI等指标
• 补充广告领域知识，了解RTB、出价策略、流量质量评估等概念
• 熟悉至少一种深度学习框架的底层源码，如TensorFlow的C++实现

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化成果
• 结构化思考：先明确问题目标，再提出多种方案，分析优缺点，最后给出推荐方案
• 从数据-模型-工程-业务四个维度展开，体现全面性
• 请详细介绍你参与过的一个深度学习项目，包括模型选型、特征处理、效果迭代过程
• 如何设计一个出价策略来平衡广告主成本和媒体收入？
• 在TensorFlow中，如何优化大规模稀疏特征的处理？
• CTCVR预估中，样本偏差问题如何解决？
• 讲述一次你解决广告投放中冷启动问题的经历