广告算法工程师-【海外算法中心】

优缺点分析

角色解读

• 成为广告算法专家，主导核心方向，影响海量业务
• 向技术负责人或架构师发展，管理算法团队
• 可横向迁移至推荐、搜索等其他领域，拓宽技术视野
• 负责广告召回、粗排、精排等模型优化，提升效果与性能平衡
• 深耕出价策略，应用强化学习等技术优化广告主ROI
• 攻克深度转化建模中的延迟转化、样本稀疏等问题
• 优化混排策略与流量分配，平衡变现与用户体验
• 扎实的广告算法经验，熟悉召回排序等核心模块
• 精通Python/C++/Go，熟悉TensorFlow/PyTorch
• 有机器学习/深度学习模型研发和优化经验
• 了解大模型或生成式推荐技术者优先

申请策略

• 深入了解快手海外广告业务现状和挑战，在面试中展现思考
• 准备1-2个完整的广告算法案例，用STAR法则阐述贡献
• 突出广告算法项目经验，特别是召回、排序、模型优化方面的量化成果
• 强调大规模数据处理和深度学习框架的实际应用
• 如有强化学习、大模型落地经验，务必重点展示
• 顶会论文或竞赛获奖可显著加分
• 学习强化学习在出价策略中的应用，阅读相关论文
• 熟悉深度学习框架底层优化，提升模型性能调优能力

面试指南

• 对于项目经验类问题，使用STAR原则：背景、任务、行动、结果
• 对于开放设计问题，先分析问题关键点，提出多种方案并比较优劣
• 对于效果分析类问题，结合具体数据和业务逻辑进行归因
• 请介绍你负责的广告算法模块，以及如何优化模型效果的
• 如何处理延迟转化问题？给出具体方案
• 如何平衡广告变现效率和用户体验？
• 解释AUC提升但线上指标无改善的可能原因
• 你有使用过大模型在广告场景吗？效果如何？