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字节跳动
算法研发工程师-商业化生态与安全
立即应聘

算法研发工程师-商业化生态与安全

发布于 大约 7 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
机器学习
深度学习
NLP
数据挖掘
PyTorch
SQL
TensorFlow
XGBoost
CV

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动上海算法岗,要求强编程和算法能力,属于核心业务,薪资竞争力强,中位数约35k/月。

职位详情

关于这个职位

该职位主要负责字节跳动商业化生态与安全业务的算法研发,通过机器学习、数据挖掘、图挖掘等技术识别用户、内容及团伙风险,优化广告投放策略,提升安全审核和风险感知能力

适合有内容风控或算法背景的技术人才,工作内容涉及大规模数据处理和深度学习模型应用

最低要求

CS相关方向本科/硕士/博士,有内容风控或安全反作弊相关工作经验优先

熟悉CV/NLP/机器学习/深度学习算法中一项或多项,掌握至少一种常用的机器学习框架(GBDT/LR/XGBoost等)或深度学习框架(PyTorch、TensorFlow等),应用场景包括但不限于推荐、搜索、广告等大规模机器学习
大规模数据挖掘、图挖掘等相关技术,有海量数据处理经验者优先(SQL、Hadoop、Hive、Spark等)
极佳的编程能力,熟练掌握Python/C++(Linux开发环境)
有较强的研究能力,在顶级学术会议如KDD、WWW、WSDM、ICML、NeurIPS、CVPR、ACL等发表论文者优先
优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情

工作职责

负责字节跳动商业生态与安全业务策略系统建设和算法研究,识别用户/内容/团伙风险

深入理解风控安全策略,结合机器学习、数据挖掘、信息检索、图挖掘等技术,降低安全风险,提升审核拦截和风险感知能力
结合广告投放系统和商业化安全/体验业务,调整投放策略,改善生态体验并优化广告核心指标

优先资格

有内容风控或安全反作弊相关工作经验

有海量数据处理经验
在顶级学术会议发表论文

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 团队技术氛围浓厚,有机会接触前沿算法和顶级学术会议
  • 薪资待遇优厚,福利完善,职业发展空间广阔
  • 风控业务敏感度高,需要快速响应黑产变化,工作强度可能较大
  • 涉及多系统协同(广告、审核、策略),对业务理解要求高
  • 算法竞争激烈,需要持续学习和创新
  • 适合对风控或广告算法感兴趣、具备扎实编程和数学功底、抗压能力强、乐于解决复杂问题的技术人才

缺点 / 挑战

  • 字节跳动核心商业化业务,数据量巨大,技术挑战性强,能快速积累经验

角色解读

  • 从算法工程师成长为技术专家,深耕风控算法或广告算法方向
  • 可转向技术管理岗,带领团队负责业务线策略迭代
  • 积累大规模分布式系统经验后,可转型为架构师或跨领域AI专家
  • 设计并优化风控算法模型,识别广告投放中的恶意用户、虚假内容和团伙欺诈行为
  • 处理海量日志和用户行为数据,利用数据挖掘和图分析技术发现风险模式
  • 与广告投放系统联动,调整策略以平衡安全性与广告效果,提升核心指标
  • 扎实的机器学习与深度学习基础,熟悉至少一种主流框架(如PyTorch或TensorFlow)
  • 精通Python和C++编程,能在Linux环境下高效开发和调试
  • 具备大规模数据处理能力,熟练使用SQL、Hive、Spark等工具
  • 有内容风控或反作弊领域经验优先,了解广告系统者更佳

申请策略

  • 在简历和面试中强调对风控业务的理解,可以提前阅读相关技术博客或论文
  • 了解字节跳动商业化产品(今日头条、抖音广告)的生态,展现业务兴趣
  • 突出在风控、安全、反作弊或广告算法领域的项目经验,用数据说明成果
  • 强调大规模数据处理经验,列出使用的技术栈(Hadoop、Spark等)
  • 如有顶会论文或竞赛获奖,务必突出
  • 展示Python/C++编程能力,可以在GitHub上提供代码样例
  • 系统学习图神经网络和异常检测算法,补强图挖掘技能
  • 熟悉字节内部常用技术栈(如Pytorch、TensorFlow)及广告系统架构

面试指南

  • 对于设计类问题,采用“目标-数据-特征-模型-评估”的结构,先明确问题,再逐步展开
  • 对于技术对比类问题,从原理、适用场景、优缺点三方面对比,结合自己经验举例
  • 对于编程题,先明确复杂度要求,再写出正确代码,并测试边界情况
  • 请介绍一个你做的风控或广告算法项目,包括挑战和解决方案
  • 如何检测垃圾注册或恶意刷量行为?请设计一个算法流程
  • LR和GBDT的区别是什么?在风控场景下如何选择?
  • 给定海量用户行为日志,如何提取特征并构建图网络?
  • 写一个Python函数实现快速Top-K查找

匹配度报告

70
综合匹配度

字节核心商业化算法岗,前沿技术栈、高薪,但WLB一般、加班可能较多。

适合人群
最适合追求技术成长和薪资回报的求职者,但需接受高强度工作节奏和现场办公。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值65

薪资福利匹配

85较高

字节跳动上海算法岗薪资处于市场高位,福利完善(五险一金、补充医疗、年终奖等),但JD未明确具体数字,薪酬竞争力强。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展匹配

90较高

该岗位涉及前沿算法(图挖掘、深度学习)和核心业务,技术成长空间大,但JD未明确提及培训或晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈图挖掘、深度学习、NLP、CV、GBDT、XGBoost、PyTorch、TensorFlow、Hadoop、Spark
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

岗位要求上海现场办公,互联网公司工作节奏可能较快,JD未提弹性工作或WLB信息,通勤依赖办公地点。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

65中等

广告风控业务具有明确的社会价值(减少欺诈、保护用户),但JD未提使命感,行业属成熟互联网赛道。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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