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校招推荐算法工程师（ranking与分发策略） - 中国交易与广告
北京/上海 · 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，计算机、数学、统计等相关专业优先
- 较强的责任意识，沟通能力强，同时具备良好的问题分析与解决能力
- 具备推荐系统、广告算法、搜索引擎或机器学习相关领域的实习经验者优先
- 保持技术热情，对前沿模型的结构、算力优化方法或其他推荐新范式有一定的了解，有实际落地经验的优先
- 扎实的机器学习基础与统计学基础，熟悉常用特征工程方法，具备较好的建模思维
- 工程落地能力强，熟悉C++、Python，掌握TensorFlow/PyTorch机器学习工具，了解Parameter Server，对常用Spark、Hive等分布式数据处理工具有一定的了解。
岗位描述
团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。
- 1、参与构建和优化抖音、抖音极速版的短剧、漫剧场景下的个性化广告与推荐系统（涵盖冷启动、召回、粗排、精排、混排等链路），提升变现效率与用户体验；
- 2、算法模型优化：应用机器学习、深度学习及强化学习等前沿算法，优化GMV、CVR（转化率）、用户消费时长等业务指标；
- 3、处理海量用户行为与内容数据，深入挖掘用户画像、物品特征及上下文特征，构建高效、可扩展的特征体系；
- 4、前沿技术落地：跟进大模型（LLM）、生成式技术、召粗精一体化等领域的最新进展，并结合业务痛点进行技术落地和创新。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。