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字节跳动
用户增长算法工程师-国际化短视频
立即应聘

用户增长算法工程师-国际化短视频

发布于 大约 9 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
AIGC
Reinforcement Learning
Uplift Modeling

AI 估算 · 40k–60k

字节跳动大平台,用户增长算法为核心方向,技术要求前沿,市场竞争激烈,薪资处于行业上游。

职位详情

关于这个职位

该职位负责国际化短视频及电商的用户增长算法研发,涉及因果推断、强化学习、AIGC等前沿技术,利用全球海量用户数据驱动增长

适合具备扎实算法功底和深度学习经验的工程师,在大平台实现技术价值

最低要求

具备强悍的编码能力和扎实的数据结构与算法功底,至少熟练掌握C/C++/python 等一种开发语言

对数据有敏锐的洞察力,能熟练使用大数据开发处理工具
熟悉常用机器学习工具和Tensorflow/PyTorch 中至少一种深度学习编程框架
熟悉深度学习、因果推断、增效建模、强化学习、运筹优化等至少一个领域主流算法
具有出色的问题分析和解决能力,良好的团队协作和沟通能力

工作职责

负责国际化短视频的用户增长算法研发

负责国际化电商的用户增长和智能营销的算法研发
应用Causal Inference, Uplift Modeling, Reinforcement Learning, AIGC等前沿技术,结合全球最大量级的用户数据,高效率为产品和业务提供增长动能

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术栈(因果推断、RL、AIGC)积累,提升竞争力
  • 字节跳动平台资源丰富,业务增长快,项目影响力大
  • 工作强度大,需适应快速迭代和高压环境

缺点 / 挑战

  • 接触全球最大量级的用户数据,技术挑战大,成长空间极高
  • 对算法深度和工程能力要求高,持续学习门槛较高
  • 业务目标导向,模型落地效果直接与KPI挂钩,压力较大
  • 适合对增长算法有浓厚兴趣,渴望挑战前沿技术,能在高强度下高效产出的资深算法工程师

角色解读

  • 向资深算法专家发展,深化在因果推断、强化学习等领域的核心技术
  • 转型技术管理,带领团队负责更大规模的增长算法体系
  • 跨领域拓展至推荐、广告、搜索等方向,成为全栈算法人才
  • 负责国际化短视频和电商的用户增长算法研发,通过因果推断、强化学习等技术驱动用户增长
  • 应用AIGC等前沿技术,结合海量用户数据,设计并优化增长策略
  • 与产品、工程团队协作,将算法模型落地到实际业务中,提升转化率和用户留存
  • 精通C++/Python编程,扎实的数据结构与算法功底,能高效实现复杂算法
  • 熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架,并能进行模型训练和调优
  • 深入理解因果推断、增效建模、强化学习等至少一个领域的主流算法
  • 熟练使用大数据处理工具,具备数据敏感度和问题分析能力

申请策略

  • 准备1-2个完整的增长算法项目案例,从问题定义、建模到上线效果
  • 了解字节跳动国际化业务的特点,思考增长算法在不同文化下的适配性
  • 突出因果推断、强化学习、AIGC等相关项目经验,展示算法落地成果
  • 强调在大规模数据场景下的模型优化经验,以及具体业务提升指标
  • 展示扎实的工程能力,如高性能C++代码、分布式训练框架等
  • 体现跨团队协作和推动项目的能力
  • 系统学习因果推断(如DID、PSM、Uplift Model)和强化学习(如DQN、Policy Gradient)
  • 熟悉AIGC相关模型(如Diffusion、Transformer)在推荐/增长场景的应用

面试指南

  • 对算法问题,先明确业务目标和约束,再选择合适建模方法,最后分析效果与局限
  • 对工程问题,从复杂度、内存、并发等角度比较方案,结合场景给出权衡
  • 对案例题,采用STAR原则(情境、任务、行动、结果),突出数据驱动的决策过程
  • 请讲一个你用因果推断解决用户增长问题的案例
  • 如何设计一个Uplift Model来识别可干预用户?评价指标是什么?
  • 在短视频推荐中,如何用强化学习优化用户长期留存?
  • 给定一个增长实验,结果不显著,你会如何分析并改进?
  • C++中vector和list的性能差异及适用场景?

匹配度报告

65
综合匹配度

前沿增长算法、大平台、高薪资与高强度并存,技术成长快但WLB较差。

适合人群
该职位最适合以技术成长和业务影响力为核心动机的求职者,对于寻求高薪资和高挑战的工程师极具吸引力。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展95
工作生活30
使命价值65

薪资福利匹配

70中等

薪资未披露,但字节跳动薪资水平行业领先,综合公司规模判断补偿性较好。

薪资信号未披露(AI估算:40K-60K/月)

成长发展匹配

95较高

职位涉及因果推断、强化学习、AIGC等前沿技术,且在海量数据场景实践,发展空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Causal Inference、Uplift Modeling、Reinforcement Learning、AIGC、TensorFlow、PyTorch、深度学习、机器学习
业务类型profit_center

工作生活匹配

30较低

字节跳动北京办公,仅现场办公,互联网大厂通常工作强度大,WLB较差。

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)

使命价值匹配

65中等

短视频和电商行业高速增长,技术驱动增长具有明显的商业价值,但社会影响力中性。

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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