推荐算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向成长为推荐算法专家，深入模型优化、特征工程等方向，成为技术骨干
• 横向转向广告策略、搜索算法、或AI研究等方向，拓宽技术广度
• 随着经验积累，可晋升为技术Leader，带领团队攻克业务难题
• 构建广告、搜索、信息流的推荐系统，设计召回、排序等算法模块，提升用户体验和业务指标
• 探索并落地前沿深度学习模型（如DeepFM、DIN等），针对稀疏高维特征进行优化
• 与工程团队协作，将算法模型部署到线上系统，监控效果并持续迭代
• 分析业务数据，发现优化机会，制定策略实验，推动算法效果提升
• 扎实的C++/Python编程能力，能够高效实现大规模算法工程
• 丰富的推荐系统项目经验，理解Sparse LR、FFM、DeepModel等模型在稀疏数据上的应用
• 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备模型训练和调优经验
• 独立解决问题能力，良好的团队协作与沟通能力，能快速分析并解决线上问题

申请策略

• 了解vivo互联网产品（如应用商店、浏览器、视频等）的业务特点，思考推荐如何助力
• 在面试中准备1-2个完整的项目案例，从问题定义、方案设计、实验验证到上线效果，展现系统思考
• 突出推荐系统相关的项目经验，尤其是广告/搜索/信息流场景，用量化成果展示效果提升
• 强调深度学习框架的使用经验，以及在大规模稀疏数据上的模型优化案例
• 展示扎实的编程能力，例如用C++或Python实现的高性能算法组件
• 如有发表论文或开源项目，可以作为加分项
• 深入学习DeepModel系列模型（如DIN、DIEN、DSIN等），理解在推荐场景中的变体
• 熟悉在线学习、强化学习等高级技术，以应对动态环境

面试指南

• 从问题定义、数据探索、模型选型、实验设计、结果评估五个步骤展开
• 结合具体项目，突出你遇到的挑战和最终效果提升（如AUC提升、收入增长）
• 强调工程实现细节，如特征存储、模型serving、线上AB测试等
• 如何设计一个推荐系统的召回和排序阶段？请结合具体业务说明
• 请分享一个你优化CTR/CVR模型的经验，遇到了什么困难？如何解决？
• DeepFM和DIN在结构上有什么区别？各自适用场景是什么？
• 如何处理大规模稀疏特征？你用过哪些特征工程方法？
• 如何评估推荐系统的线上效果？有哪些指标？