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字节跳动
后台核心研发工程师(社交方向)-TikTok直播
立即应聘

后台核心研发工程师(社交方向)-TikTok直播

发布于 大约 12 小时前

普通员工/个人贡献者

深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
分布式系统
数据分析
架构设计
AI应用
推荐系统
后端开发
大模型
高并发
实时特征工程

AI 估算 · 30k–50k

高级技术岗,大厂核心业务,薪资竞争力强,市场行情30-50K/月

职位详情

关于这个职位

加入字节跳动TikTok直播团队,负责直播后台核心研发,构建高并发、高可用的直播系统

你将参与创新互动场景设计,优化推荐系统与实时特征工程,并探索AI与大模型在直播中的应用,推动业务快速发展
适合具备深厚分布式系统功底和推荐系统经验的后端工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业

深度理解计算机系统,有良好的数据结构和算法基础,具备扎实的编程能力
对分布式系统有深入理解,优秀的架构设计能力,解决问题能力强
有推荐业务场景对接经验,深入理解推荐系统运行机制
有画像系统、实时业务特征工程经验更佳
对AI应用落地有探索精神,了解机器学习、大模型相关知识更佳
对业务结果有强烈的责任心,具备良好的沟通能力和优秀的团队协作能力,注重数据分析意识,理解且重视产品效果

工作职责

参与直播业务后台的开发、优化,通过创新的互动场景,促进优质直播内容生产

提升短视频直播系统性能和研发效率,保证高并发高可用
通过不断技术研究和创新,推动直播业务的快速发展和高效迭代

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触前沿技术栈(分布式系统、推荐系统、AI大模型),快速提升技术深度
  • 团队氛围技术导向,注重创新,有较多技术探索机会
  • 业务复杂度高,需要处理海量用户高并发场景,对系统稳定性要求极高
  • 技术迭代快,需要持续学习最新AI和推荐技术,保持竞争力

缺点 / 挑战

  • 加入字节跳动核心业务TikTok直播,平台影响力大,技术挑战高
  • 互联网大厂工作节奏较快,可能存在一定的加班压力
  • 适合热爱技术、追求高挑战性、希望在分布式系统和推荐领域深耕的后端工程师

角色解读

  • 技术纵深发展:成为直播后台领域的架构师或技术专家
  • 横向扩展:可转向推荐系统、AI工程等邻近方向
  • 管理路线:积累业务理解后晋升为技术团队负责人
  • 负责直播业务后台系统的开发与优化,设计高并发、高可用的分布式架构
  • 通过创新互动场景(如实时推荐、特效互动)提升直播内容生产质量
  • 对接推荐系统,优化画像系统与实时业务特征工程,提升推荐效果
  • 探索AI与大模型在直播场景中的应用,推动技术落地与迭代
  • 扎实的计算机基础,精通数据结构与算法,编程能力强
  • 深入理解分布式系统,具备优秀的架构设计能力
  • 熟悉推荐系统运行机制,有推荐业务场景对接经验
  • 了解机器学习、大模型相关技术,有AI应用落地探索精神

申请策略

  • 提前了解TikTok直播业务和特色互动功能,思考技术改进点
  • 关注字节跳动的技术博客或开源项目,在面试中展示对公司的了解
  • 重点突出分布式系统设计经验,用具体项目展示高并发、高可用架构案例
  • 强调推荐系统相关经历,包括特征工程、画像系统或实时计算
  • 如有AI或大模型应用项目经验,务必详细描述
  • 体现对业务结果和产品效果的重视,举例说明技术驱动业务增长的成果
  • 深入学习推荐系统原理(如召回、排序、特征工程),可用开源项目实践
  • 了解大模型基础(如Transformer、Prompt Engineering),尝试在直播场景应用

面试指南

  • 对于系统设计题,从需求分析、架构选型、数据流、容错性、扩展性等维度展开,结合具体技术栈
  • 对于经验类问题,采用STAR法则(情景、任务、行动、结果)清晰叙述
  • 对于前沿技术问题,展示学习热情和探索能力,不必完全深入但要有合理思路
  • 请设计一个高并发的直播评论系统,如何保证实时性和一致性?
  • 你有过推荐系统对接经验吗?如何优化特征工程提升推荐效果?
  • 介绍一个你处理过的分布式系统难题,你是如何解决的?
  • 你对大模型在直播场景中的应用有什么想法?请举例
  • 请描述一次你通过技术手段推动业务指标提升的经历

匹配度报告

64
综合匹配度

大厂核心业务,前沿技术栈,高薪但不轻松

适合人群
适合追求技术成长和前沿挑战的求职者,对薪资和平台有较高期待,能接受一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值60

薪资福利匹配

65中等

薪资估计偏高,但JD未明确福利信息,大厂通常提供五险一金和年终奖,稳定性好。

薪资信号偏高 (30K-50K/月)

成长发展匹配

90较高

前沿技术栈(分布式、推荐、AI大模型),学习成长空间极大,业务核心且富有创新性。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈分布式系统、推荐系统、机器学习、大模型、AI应用
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

现场办公,深圳办公地点,未提及弹性工作,互联网大厂通常工作强度较高。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

60中等

直播社交行业高速增长,但社会影响力中性,技术创新推动业务发展。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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