策略算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习期表现优秀可转正，成为正式算法工程师，深入参与核心业务
• 未来可成长为高级算法专家，专注于某个领域（如推荐、广告、风控）的模型创新
• 也可转向AI平台开发方向，成为机器学习工程师或架构师
• 你将跟踪机器学习前沿技术，如深度学习、强化学习等，并探索其在快手核心业务（推荐、广告、风控）中的实际应用
• 负责优化现有算法模型，提升业务指标，例如广告点击率、推荐精准度等
• 参与开发并行化的机器学习训练/推理平台，提高模型迭代效率
• 集成和优化TensorFlow、PyTorch等主流框架，支持大规模训练需求
• 扎实的机器学习理论基础，熟悉常见算法（如DNN、CNN、RNN、强化学习等）
• 熟练使用C++和Python，具备良好的编程能力
• 熟悉Linux开发环境，掌握TensorFlow、PyTorch等至少一个深度学习框架
• 了解分布式训练、模型优化等工程化知识者优先

申请策略

• 投递前仔细研究快手的技术博客或公开分享，展现对公司的兴趣
• 准备一个与推荐/广告相关的算法优化case，展示分析和解决问题的能力
• 突出机器学习相关项目经历，特别是落地应用（如推荐、广告、风控）的项目
• 详细描述在TensorFlow/PyTorch等框架下的模型训练和优化经验
• 强调C++/Python编程能力，如有开源贡献或竞赛获奖更佳
• 展示对前沿技术的关注，如列出阅读过的论文或复现的模型
• 复习强化学习、迁移学习等非经典深度学习方向的知识
• 加强Linux命令行和脚本编写能力，熟悉docker、git等工具

面试指南

• 项目介绍使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和你的贡献
• 技术问题先给出定义，再分析优缺点，最后结合业务场景说明应用
• 系统设计类问题要明确约束，给出多种方案并对比优劣
• 请介绍一下你做过的一个机器学习项目，包括问题定义、模型选择、效果评估
• 解释深度学习中的正则化方法（如Dropout、Batch Normalization）的原理和作用
• 在推荐系统中，你是如何处理冷启动问题的？
• 说说你对策略算法的理解，与普通算法工程师的区别？
• 手撕一道中等难度的LeetCode题目