智能算法产品事业部-直播推荐-阿里妈妈-北京

优缺点分析

角色解读

• 在阿里妈妈平台，可以深入接触海量数据和复杂业务场景，技术成长迅速
• 有机会参与前沿技术研究，如多模态大模型在推荐中的应用，提升技术影响力
• 可向技术专家或技术管理方向发展，成为推荐领域的资深专家
• 负责淘宝信息流场景下直播推荐算法的研发，包括召回、排序、混排等环节，直接提升用户体验和转化效率
• 主导直播推荐全链路体系的构建与迭代，涉及流量分发机制、CTR/CVR预估模型等核心模块
• 探索多模态大模型、生成式模型等前沿技术在直播推荐中的应用，推动技术升级
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉推荐、搜索、广告等领域的常用算法
• 优秀的工程实现能力，熟练掌握C++、Java、Python等至少一门语言，具备大规模数据处理经验
• 具备数据洞察力和逻辑分析能力，能够通过数据分析驱动算法优化
• 良好的沟通和跨团队协作能力，能够与产品、运营等团队紧密配合

申请策略

• 了解阿里妈妈业务和直播电商趋势，在面试中展示对业务的理解
• 准备项目案例，突出算法优化带来的业务提升
• 突出推荐、搜索、广告等领域的项目经验，尤其是CTR/CVR预估、召回、混排等方向
• 强调工程实现能力，如使用C++/Python处理大规模数据，优化模型性能
• 展示对业务的理解，如如何通过算法提升转化率，有直播电商经验更佳
• 如有顶会论文或竞赛获奖，务必突出
• 深入学习推荐系统前沿技术，如多模态大模型、生成式推荐
• 熟悉阿里内部技术栈，如PAI、TensorFlow等，了解大数据处理框架

面试指南

• 采用STAR法则，描述项目背景、任务、行动和结果，突出算法思路和业务影响
• 强调数据驱动，说明如何通过数据分析发现问题并优化
• 展示对前沿技术的理解，并说明如何结合业务场景落地
• 如何设计直播推荐系统的召回和排序策略？
• 如何优化CTR预估模型，处理数据稀疏和冷启动问题？
• 如何将多模态大模型应用到直播推荐中？
• 如何评估推荐系统的效果？
• 如何与产品团队协作，将算法落地到业务？