阿里妈妈（展示广告）-高级算法工程师（预估方向）-北京

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕推荐算法或计算广告学领域，成为行业顶尖的技术专家或架构师
• 技术管理路线：带领算法团队，负责更核心或更大范围的业务算法策略
• 研发和迭代阿里妈妈展示广告的核心精排算法模型
• 针对点击率、转化率等核心指标，设计并优化大规模预估模型
• 探索并应用多模态推荐、用户行为建模、LLM等前沿技术解决实际广告问题
• 扎实的机器学习、推荐系统理论基础，熟悉LR、GBDT、深度学习等模型
• 熟练掌握C/C++、Java或Python等编程语言，具备将算法高效工程化落地的能力
• 熟悉广告领域知识，理解点击率、转化率预估任务的核心挑战
• 具备优秀的分析和解决复杂技术问题的能力

申请策略

• 深入研究阿里妈妈的广告产品和技术博客，理解其业务模式和技术痛点
• 准备好详细复盘过去最具挑战性的算法项目，清晰阐述问题定义、技术选型、实验过程和最终收益
• 详细描述与点击率/转化率预估、大规模推荐系统相关的项目经历，突出技术方案和量化效果
• 列出在顶级会议或期刊上发表的相关论文，以及ICPC等算法竞赛的优异成绩
• 强调在机器学习、C++/Python工程方面的熟练度，以及处理海量数据的经验
• 系统复习和深化推荐系统（尤其是精排模型）的核心算法和最新进展，如多任务学习、图模型等
• 了解大语言模型在推荐系统中的应用（LLM4Rec），准备相关的学习或实践项目

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰地组织项目经验叙述
• 结合经典算法理论和实际业务场景进行分析，展现技术深度和业务理解
• 对于开放性问题，可以提出多种可能的技术思路，并分析其优缺点和适用场景
• 请介绍一个你过去做过的最成功的点击率/转化率预估模型，你是如何优化的？
• 在设计广告精排模型时，如何平衡模型效果（如AUC）和线上服务的延迟与成本？
• 你如何理解和应用多模态信息（如图像、文本）来提升广告预估效果？
• 如果让你为一个全新的广告场景从0到1搭建预估系统，你会如何规划技术方案？
• 你如何看待LLM在推荐系统中的应用前景和落地挑战？