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Rokt

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机器学习工程师
难度 ⏱ 3-5 weeks📋 8 轮面试ai-engineerFull-time

Rokt 的机器学习工程师面试流程全面且具有挑战性，反映了 ML 在公司核心产品中的关键角色——通过实时个性化和预测模型优化电商中的「交易时刻」。作为 Rokt 的 ML 工程师，你将设计、构建和部署专有机器学习模型，用于用户定向、分群、动态广告内容生成、实体嵌入和推荐系统。面试流程持续 3-5 周，评估你的 Python 能力、ML 基础知识、可扩展 ML 管道的系统设计能力，以及通过标志性的 Bar Raiser 面试检验与 Rokt 价值观的匹配度。Rokt 处理数十亿级交易，需要能够构建在大规模下运行且延迟低于 100ms 的 ML 系统的工程师。

ML 模型驱动 Rokt 核心产品：在数十亿电商交易中实现实时个性化技术测试重点考察 Python 能力、ML 框架（TensorFlow/PyTorch）和数据处理ML 系统设计轮：设计可扩展的 ML 管道，用于实时预测和推荐CCAT + EPP 能力测评和单向视频面试作为早期筛选环节Bar Raiser 面试拥有一票否决权——价值观匹配与技术能力同等关键
RoktMachine LearningML EngineerAdTechSydneyPythonTensorFlowPyTorchRecommendation Systems

面试流程 (8 轮)

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在线申请Online Application
⏱ 1-2 weeks

通过 Rokt 官方 careers 页面提交申请。Rokt 的 ML 工程师职位通常要求扎实的 Python 技能、ML 框架经验（TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn），最好还有推荐系统、广告技术或大规模实时预测方面的经验。Rokt 提醒候选人只使用官方渠道，警惕招聘诈骗。

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准备资源

  • 官方申请：通过 rokt.com/company/careers 或 Workable 门户申请
  • Rokt 的 ML 应用：研究 Rokt 的 ML 使用场景——用户定向、分群、动态内容生成、实体嵌入和推荐系统
  • 重点技能：Python、TensorFlow/PyTorch、scikit-learn、特征工程、A/B 测试、实时推理

常见陷阱

  • 通用 ML 简历：定制简历展示 AdTech 或电商 ML 相关性。提及推荐系统、CTR 预测或用户建模
  • 没有生产 ML 经验：突出任何将模型部署到生产环境的经验，而非仅限 Notebook 实验
  • 缺少规模指标：量化你的工作——'CTR 提升 15%'、'延迟降低 40ms'、'每天服务 1000 万次预测'

招聘人员评估要点

  • 扎实的 Python 能力和 ML 框架经验
  • 大规模构建和部署 ML 模型的经验
  • 与广告个性化相关的推荐系统、NLP 或计算机视觉经验
  • 端到端 ML 管道所有权的证据（数据收集 -> 训练 -> 部署 -> 监控）

练习建议

  • 阅读 Rokt 工程博客中 ML 相关文章
  • 研究 AdTech 公司如何使用 ML（CTR 预测、竞价优化、受众分群）
  • 确保 GitHub/作品集展示生产级质量的 ML 项目
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