阿里妈妈-广告算法工程师（客户策略方向）-北京*

优缺点分析

角色解读

• 在阿里妈妈内部，可以从算法工程师逐步成长为技术专家或团队负责人，负责核心算法方向
• 可以横向拓展到广告产品、商业化策略等更广泛的业务领域，成为业务与技术结合的复合型人才
• 在广告算法领域深耕，成为行业内的顶尖专家，有机会参与行业标准制定或引领技术趋势
• 负责广告主全生命周期体验优化，主导广告体验Agent等AI原生应用的研发，利用大模型实现智能诊断、策略建议和自动优化
• 主导智能出价算法的设计与迭代，运用深度学习、强化学习、大模型等技术，直接提升广告主的投放效果
• 参与阿里妈妈广告业务算法体系建设，探索商业化模式创新，并持续关注学术界和工业界前沿动态，将新技术转化为可落地的解决方案
• 熟练掌握Python、Java、C/C++等至少一门编程语言，具备扎实的编程基础
• 对LLM、生成式模型、强化学习、运筹优化、因果推断、互联网搜推广算法等至少一个领域有深入理解
• 具备优秀的技术创新能力，有在ICML、NeurIPS、KDD、WWW等国际会议或期刊发表成果者优先
• 具备出色的分析和解决问题的能力，保持主动性和求知欲，善于沟通协作并能承受压力

申请策略

• 了解阿里妈妈的核心产品和业务，在面试中展示对广告业务的思考
• 准备一个能体现你技术深度和项目成果的案例，并清晰阐述你的贡献
• 突出在广告算法、推荐系统、智能出价、大模型应用等领域的项目经验和成果，量化展示对业务效果的提升
• 强调在LLM、强化学习、运筹优化等方向的技术深度，并展示相关论文、开源项目或竞赛成绩
• 体现优秀的编程能力和工程实现能力，如熟练掌握Python、C++等，并有大规模数据处理经验
• 展示主动性和创新能力，如主导过技术方案设计、推动过技术落地等
• 深入理解大模型（LLM）的原理和应用，特别是其在广告推荐、智能诊断等场景的应用
• 强化学习在广告出价中的应用，了解业界最新的Bidding算法

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点、个人贡献和量化结果
• 回答算法设计问题时，先阐述问题背景和目标，再提出技术方案，并分析其优缺点和可行性
• 回答业务理解问题时，结合具体案例，展示对业务的理解和思考
• 请详细介绍一下你在广告算法或相关领域最有代表性的项目，你遇到了哪些挑战，如何解决？
• 如何利用大模型技术优化广告主的投放体验？请给出具体方案
• 请解释一下智能出价（Bidding）算法的核心原理，以及如何利用强化学习进行优化？
• 你如何评估一个广告算法的效果？有哪些关键指标？
• 在广告业务中，如何平衡广告主体验和平台收入？