职位描述：
岗位描述：
1、面向小米广告业务需求开发算法解决方案，包括广告召回、点击率预估与大规模推荐算法等
2、从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进算法并推动实现；
3、研究推荐营销核心算法，使用海量用户行为数据对用户长短期兴趣建模，并且结合业务场景进行效果改进；
4、深度学习、迁移学习、多目标学习、强化学习等模型的设计、优化、应用和业界前沿算法研究；
5、追踪业界前沿算法优化技术，结合业务特点，对前沿的算法技术进行应用与创新。
职位要求：
任职要求：
1、熟悉常用的机器学习算法，例如GBDT、LR、LTR，深度学习Wide&Deep/DeepFM等；
2、了解常用的特征工程方法；
3、掌握Python,Scala,C++,Java中两门以上编程语言；
4、了解Tensorflow/PaddlePaddle等常用分布式深度学习框架，了解Spark/Hadoop/Hive等
大数据工具；
5、责任心强，有快速学习的能力、优秀的沟通能力，有创新精神，乐于接受挑战。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
小米的广告算法工程师实习生岗位对算法能力和工程实践都有较高要求。这个岗位最核心的特点是既要处理大规模广告推荐系统的实际问题，又要持续跟踪和应用前沿算法技术。面试官会特别关注候选人在广告推荐系统全链路中的技术理解，从召回、点击率预估到最终推荐效果优化的完整认知。同时，由于涉及海量用户行为数据，对分布式计算框架的掌握程度也是重要考察点。 建议应聘者重点准备三方面内容：首先是对广告推荐系统基础算法的深入理解，包括但不限于GBDT、LR、LTR等传统算法和Wide&Deep/DeepFM等深度学习模型。其次是准备好展示自己在大数据处理方面的经验，特别是使用Spark/Hadoop处理海量用户行为数据的实际案例。最后要表现出对前沿算法的敏锐度，可以准备1-2个你研究或应用过的创新算法案例，说明你是如何将新技术应用到实际问题中的。记住，小米特别看重创新精神，所以在面试中要展现出你主动学习和探索新技术的能力。