策略平台开发工程师-【算法引擎部】

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以深入推荐系统和实验科学领域，成为推荐架构或实验平台方向的专家
• 在业务理解上，通过与多方业务团队协作，逐步成长为能主导技术架构升级的技术负责人
• 横向发展方面，可以转向算法工程师、数据科学家或大数据开发等相关岗位
• 开发和优化实验效率平台，确保实验流程顺畅，快速定位并解决线上问题
• 建设推荐服务的白盒化平台和效能工具，帮助业务团队更高效地调试和分析推荐策略
• 围绕AB实验架构和推荐链路进行优化，推动各业务问题的解决和策略迭代
• 紧跟业务需求，通过平台工具开发提升整体技术架构和业务效率
• 至少熟练掌握Java、Go、Python中的一种，Go/Java优先，具备扎实的后端开发能力
• 了解推荐系统、机器学习基础，有实验系统或白盒化工具开发经验更佳
• 具备问题排查和线上问题处置能力，能够分析复杂系统问题并优化流程
• 良好的沟通和团队协作能力，能与业务方高效配合，推动问题解决

申请策略

• 在简历和面试中强调自己对实验效率、平台工程的理解和热情，突出解决实际业务痛点的能力
• 了解快手的业务动向和推荐技术特点，面试前可阅读相关技术博客或论文，展现对公司的兴趣
• 突出在推荐系统、实验平台或相关领域的项目经验，尤其是自己主导或深度参与的平台工具开发经历
• 强调熟练掌握的编程语言（Java/Go/Python）和系统设计能力，展示大型项目中的架构设计或优化案例
• 如果有线上问题排查、白盒化工具或效率工具建设的经验，一定要详细描述具体解决的问题和效果
• 体现团队协作和跨部门沟通能力，例如参与过需要多方协调的技术攻关项目
• 如果目前推荐系统知识不足，可以系统学习推荐系统原理（协同过滤、内容推荐、深度学习推荐）及AB实验设计
• 加强Java或Go的工程实践，尤其是高并发、分布式系统开发经验，可参考开源项目如Dubbo、Kubernetes

面试指南

• 针对技术类问题，采用STAR法则：描述背景、任务、行动和结果，重点突出你的分析和决策过程
• 对于系统设计类问题，从需求出发，画出架构图（可口头描述），逐步讨论模块划分、数据流、容错和扩展性
• 对于协作类问题，展示沟通技巧：倾听、共情、用数据说话、提出备选方案，最终推动共识
• 请分享一个你参与过的推荐系统或实验平台相关项目，你在其中的角色和贡献是什么？
• 假设线上推荐效果出现异常，你会如何从系统层面进行排查和定位？请描述你的排查思路
• 如何设计一个高效的AB实验平台？需要考虑哪些关键因素？
• 谈谈你对白盒化工具的理解，它如何帮助业务团队提升效率？
• 在跨部门协作中，如果你与业务方在问题根源上存在分歧，你会如何推动解决？