【快Star】广告AI算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在快手广告算法团队中，可成长为AI算法专家或技术负责人，主导核心算法方向
• 通过参与前沿技术探索，有机会在AIGC、大模型等领域发表顶会论文，提升学术影响力
• 积累超大规模广告系统实战经验，未来可向广告技术总监或资深研究员方向发展
• 设计和实现AI驱动的广告生成、推荐与竞价系统，应用AIGC、LLM、多模态大模型、强化学习等技术
• 参与端到端大模型应用系统，负责模型训练、算法优化、系统部署和业务集成
• 深入研究大模型在广告创意生成、用户建模、智能竞价等具体领域的创新应用
• 与业务、产品、系统团队紧密协作，在真实超大规模数据中打磨和优化算法
• 扎实的工程能力，熟练使用Python、C/C++或Java，熟悉常用机器学习/深度学习框架
• 深入理解大语言模型、多模态大模型、AIGC、深度学习、强化学习等前沿技术
• 具备算法能力和系统架构思维，能在复杂场景下落地大模型应用
• 良好的业务理解和跨团队协作能力，适应技术业务双驱动环境

申请策略

• 在简历中体现技术深度与广度的平衡，同时展示对业务价值的理解
• 准备时重点关注AIGC与大模型的应用落地案例，面试中多思考技术细节和系统设计
• 突出在AIGC、大模型、强化学习等领域的项目经验或研究成果
• 强调工程实现能力，特别是Python/C++编程和深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的使用
• 展示在广告系统、推荐系统或搜索算法方面的实际应用案例
• 如果发表过顶会论文或有过竞赛奖项（如ACM-ICPC），务必重点列出
• 提前深入学习大模型训练和微调技术（SFT、RLHF），熟悉轻量化、在线推理优化
• 了解快手广告业务逻辑，可阅读相关技术博客或论文，理解商业场景与技术的结合点

面试指南

• 对于项目介绍类问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术难点和你的贡献
• 对于系统设计问题，先明确需求边界，然后分模块（数据、模型、工程）逐步展开，权衡利弊
• 对于算法原理问题，先简洁解释基本原理，再结合实际应用场景分析适用性和潜在问题
• 请介绍你参与过的一个AIGC或大模型项目，包括模型选择、训练过程、落地效果
• 如何设计一个基于大模型的广告创意生成系统？请从数据、模型、部署等方面阐述
• 强化学习在广告竞价中有哪些应用？请举例说明并讨论优缺点
• 大规模分布式训练中，如何优化训练效率和模型性能？
• 你对快手的广告业务了解多少？如何将大模型技术与业务痛点结合？