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校招算法工程师 - Global Ads Core
北京 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，机器学习和模式识别相关专业优先
- 热爱计算机科学和技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣
- 具备优秀的编码能力，熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言优先
- 有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算、计算机视觉、计算机图形、语音识别与合成中一项或多项
- 对推荐系统、计算广告、搜索引擎、对话问答、图像和视频分析处理相关技术有经验者优先
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情。
岗位描述
团队介绍：广告核心团队在不同的广告投放阶段建立关键的变现机制
- 1. 我们建立排序、出价、预算、样式、诊断和其他框架，作为中台，使其他广告团队能够并行迭代他们的产品。
- 2. 我们实施流量策略，在用户体验的约束下实现收入的持续增长，实现广告主受众的深度探索。
- 3. 我们的模型驱动自动化解决方案从头到尾优化广告投放性能。
- 1、利用机器学习技术，改进国际短视频业务的推荐、广告系统，优化数亿用户的阅读体验；
- 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、文章价值，增强推荐、广告系统的预测能力；
- 3、分析用户商业意图，挖掘流量潜在商业价值，提升流量变现；
- 4、研究计算机视觉算法，给用户提供更多更酷炫的功能；
- 5、研发机器翻译与对话技术，促进跨语言内容理解与交流。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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