腾讯 – 腾讯广告-微信生态广告算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯广告微信生态广告算法工程师，你将负责小程序流量下的广告推荐全链路技术优化，包括召回、粗排、精排及重排等环节，并主导广告流量库存优化工作，涉及混排策略、动态AdLoad及生成式广告位等创新技术。同时需要参与前沿算法研究与应用落地，特别是大模型技术、强化学习算法及跨场景知识迁移学习在广告业务中的实践。该职位要求候选人具备扎实的机器学习算法功底和优秀的编程能力，有推荐系统或广告系统经验者优先，需本科以上学历并具有2年以上相关工作经验，同时强调问题解决能力和团队协作精神。

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简历及面试建议：

在准备腾讯广告算法工程师的简历时，你需要特别突出在小程序生态和广告推荐系统方面的专业经验。首先，技术栈部分要明确列出你掌握的机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）以及大模型相关技术。对于过往项目经历，建议按照STAR法则描述，重点展示你在推荐系统全链路（召回-排序）优化中的具体贡献，比如如何提升CTR/CVR指标，或者通过算法创新解决了哪些业务问题。如果有小程序相关经验一定要单独强调，这是这个岗位的特殊要求。此外，量化成果非常重要，比如’通过改进精排模型使广告收入提升15%’这样的表述会很有说服力。对于大模型和强化学习这类前沿技术，即使没有直接业务经验，也可以展示相关研究或实验项目，表明你具备快速学习新技术的能力。

面试腾讯广告算法岗位时，技术深度和业务理解力是两个关键考察维度。技术面可能会重点考察你对推荐系统经典算法（如Wide&Deep、DIN等）的理解，以及在小程序场景下的特殊考量。建议提前复习排序模型的特征工程、样本构造等基础知识，并准备1-2个你解决过的复杂问题的详细案例。对于大模型相关问题，面试官可能会询问你如何看待LLM在广告推荐中的应用前景，可以结合业务场景谈谈个性化生成、跨模态理解等方向。业务问题方面，要展现出对微信生态特点的理解，比如小程序用户行为特征、广告主需求等。面试中保持清晰的逻辑表达很重要，遇到算法题可以先阐述思路再编码。最后，腾讯很看重’科技向善’的价值观，可以适当准备你如何平衡商业目标和用户体验的思考。