职位简介：
作为微信视频号高级推荐算法工程师，核心职责是优化推荐系统全链路技术（涵盖召回、粗排、精排、重排及冷启动等环节）并提升内容分发策略（包括红点提示、本地推荐、关注流及长视频等场景）。该岗位要求候选人具备2年以上相关经验，本科及以上学历，优先考虑有推荐系统、广告系统或搜索系统背景者，特别是短视频推荐领域的实战经验。同时需要深入理解机器学习与深度学习算法原理，具备优秀的问题解决能力、团队协作意识以及高强度工作的抗压能力。工作地点位于广州。
简历及面试建议：
撰写简历时，务必突出你在推荐系统全链路各环节（召回、排序、冷启动等）的具体贡献。量化指标是关键——比如『通过改进精排模型CTR提升15%』或『设计新型召回策略使人均观看时长增加20%』。短视频相关经验要放在最显眼位置，如果曾参与过日活千万级以上的项目，一定要标明产品规模和你的直接作用。对于非短视频但相关的推荐/广告/搜索经验，需强调技术栈的通用性（如多目标排序、实时特征工程等）。教育背景中，机器学习相关课程或论文成果可补充说明算法理论基础。最后用『抗压能力』『跨团队协作』等软技能案例收尾，例如『在3周内完成冷启动策略迭代并推动全量上线』。
面试准备要围绕三个维度展开：技术深度、业务理解和应变能力。技术问题会聚焦推荐系统核心问题——如何平衡探索与利用？怎样解决数据稀疏性？精排模型的特征工程怎么做？建议准备1-2个完整的技术方案讲述框架（如从问题定位、算法选型到AB测试的全流程）。业务层面要熟悉视频号产品特性：为什么关注流需要特殊策略？长视频和短视频分发差异是什么？可以提前研究竞品（抖音/快手）的技术分享文章。遇到场景题时，先厘清面试官关注的指标（留存率？互动量？），再结构化作答。压力测试环节可能涉及『如何在一周内提升某项指标』，此时要展现技术判断力——区分哪些是快速见效的策略调优，哪些需要长期模型迭代。
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