腾讯 – 腾讯广告-算法工程师-模型算法方向 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯广告算法工程师-模型算法方向，你将负责基于用户全域行为数据挖掘应用来提升个性化广告推荐效果，实现收入和体验的双重提升。你需要主导广告推荐全链路算法迭代，包括召回、粗排、精排模型的优化，涉及特征选择、多目标建模、多场景适配及转化延迟反馈等关键技术挑战，并探索AI大模型在广告推荐中的应用创新，同时确保在线模型推理服务在7*24小时海量请求下的稳定性。该职位要求计算机相关专业研究生学历，3年以内推荐算法或AI大模型经验，熟练掌握Python/Java/C++/Scala等编程语言及Spark/Hadoop大数据框架，具备扎实的机器学习基础和主流深度学习框架实践经验，有内容推荐/广告/搜索领域经验者优先。

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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，你需要重点突出广告推荐系统的全链路经验。不要简单罗列项目，而是要用数据量化你的贡献，比如’通过优化pCTR模型将点击率提升15%’或’设计多目标模型使广告收入增长20%’。特别要强调你在召回、粗排、精排任一环节的深度参与，以及处理过哪些具体技术挑战如冷启动、样本偏差或延迟反馈。如果你有大模型应用经验，务必详细描述如何将大模型技术落地到推荐系统，解决了什么问题。技术栈部分要明确写出你熟悉的深度学习框架和编程语言，但避免简单的技能列表，而是结合项目说明应用场景。教育背景中，如果你的研究方向与推荐系统相关，可以简要说明论文或课题与岗位的关联性。

面试腾讯广告算法岗位时，准备充分的技术深度讨论至关重要。面试官会重点考察你对推荐系统全链路的理解，可能会让你对比不同召回策略的优劣，或分析粗排和精排模型的设计差异。准备好解释你过往项目中遇到的典型问题及解决方案，特别是那些体现你技术判断力的案例。大模型相关问题可能会围绕如何平衡计算成本与效果提升，或者如何解决大模型在推荐系统中的适配问题。系统设计题可能涉及高并发场景下的服务稳定性保障方案。除了技术能力，面试官也会评估你的业务敏感度，要能清晰表达广告系统中用户体验与商业目标的平衡思考。建议提前研究腾讯广告的业务特点，准备1-2个针对性的优化想法，展示你的业务理解深度。