字节跳动
推荐架构工程师-Data
推荐架构工程师-Data
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
机器学习
模型训练
PyTorch
TensorFlow
特征工程
推荐系统
计算机体系结构
模型推理
AI 估算 · 25k–50k
字节跳动核心部门，推荐架构对技术深度要求高，薪资竞争力强，通常年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
作为推荐架构工程师，您将负责优化字节跳动旗下今日头条、抖音等产品的机器学习在线预估框架，处理海量特征与样本的流转，提升模型训练与推理效率
需要扎实的C/C++和计算机体系结构知识，并与推荐算法团队合作解决实际问题，是推荐系统底层性能优化的核心技术岗位
最低要求
熟练掌握Linux环境下的C/C++编程
熟悉操作系统知识和计算机体系结构
了解某种主流机器学习框架TensorFlow/PyTorch等的底层框架实现
工作职责
大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，支撑今日头条、抖音等字节跳动旗下相关产品的高效模型推理
大规模特征及样本的处理与流转、模型训练与调度等相关问题的研究与突破
与推荐算法同学紧密合作，分析并解决上述问题及任务，并反哺到实际业务中
优先资格
对深度学习模型预估及训练有过实际上手经验
实现过自定义算子、或优化过已有算子实现
熟悉模型剪枝、量化及压缩等方法
参与过软硬件结合优化的工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队技术氛围浓厚，与业界顶尖人才共事
- 薪资福利优厚，年终奖金丰厚
- 需要持续跟进最新技术，保持竞争力
- 对计算机底层知识要求高，学习曲线陡峭
- 适合对底层系统优化有热情、喜欢解决高性能计算问题的技术型工程师
缺点 / 挑战
- 接触字节跳动海量数据与场景，技术挑战大，成长快
- 工作强度大，可能面临较高压力
角色解读
- 成为推荐系统架构专家，主导核心组件设计
- 横向拓展到机器学习平台或AI基础设施方向
- 技术管理路径，带领团队攻克技术难题
- 优化大规模机器学习在线预估框架，确保高效率模型推理
- 处理海量特征与样本的流转，优化模型训练与调度流程
- 与推荐算法工程师协作，解决实际业务中的性能瓶颈
- 精通C/C++与Linux环境下的高性能编程
- 深入理解操作系统和计算机体系结构
- 了解TensorFlow/PyTorch等框架底层实现，有模型部署优化经验
申请策略
- 了解字节跳动推荐业务，思考技术如何提升用户体验
- 准备系统设计相关题目
- 突出C/C++和计算机底层优化相关项目经验
- 展示对机器学习框架的深入理解，如自定义算子或量化压缩
- 强调大规模系统设计或性能调优经历
- 学习模型压缩、剪枝等部署优化技术
- 熟悉TensorRT、ONNX等推理加速工具
面试指南
- 结构化回答：从数据、模型、系统层面分析
- 结合项目经验：用具体案例说明优化效果
- 展现思考过程：从问题定义到解决方案逐步展开
- 如何优化一个深度学习模型的推理性能？
- 解释TensorFlow/PyTorch的计算图执行过程
- 如何处理大规模稀疏特征？
- 设计一个在线预估服务，要求高吞吐低延迟
- 如何对模型进行量化？注意哪些问题？
职位点评
71
综合评分
大厂核心方向，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大，WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术成长、不畏高强度工作、期待高回报的发展型求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
字节跳动作为头部互联网公司，薪资待遇在行业内具有较强竞争力，通常包含年终奖和股票激励，但JD未明确具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
90较高
推荐架构涉及前沿的机器学习系统和优化技术，团队技术驱动，个人技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、TensorFlow、PyTorch、模型推理、量化、剪枝
业务类型profit_center
工作生活
40较低
字节跳动以高工作强度著称，虽然JD未明确要求加班，但行业共识需要较高投入，对生活节奏有一定影响。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推荐系统是互联网核心驱动力，技术难度高，但商业导向较强，社会使命感一般。
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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