字节跳动
计算机视觉算法工程师-抖音电商
计算机视觉算法工程师-抖音电商
发布于 大约 17 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
学历未注明
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
多模态
目标检测
模型压缩
知识蒸馏
OCR
图像分类
图像搜索
AI 估算 · 30k–60k
大厂核心算法岗，技术难度高，薪资竞争力强，年终丰厚
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动抖音电商平台的计算机视觉算法工程师，主要负责优化商品图像识别、视频理解、图像搜索等算法，以提升电商生态治理和用户体验
你将参与大规模多模态内容理解、细粒度分类等前沿技术研发，工作内容涵盖模型训练、部署与创新探索
适合有CV/NLP背景、追求技术挑战和业务落地的算法工程师
最低要求
在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、OCR、图神经网络、多模态、无监督和自监督学习等
熟悉TensorFlow / PyTorch / MXNet其中一种或多种框架模型的训练和部署，了解混合精度训练、分布式训练等训练加速方法
熟悉模型压缩加速的最新研究和技术进展，包括但不限于模型量化、剪枝、知识蒸馏等，以及TensorRT等inference框架
有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet，ICPC，NOI/IOI等比赛获奖者优先
了解AutoML相关算法，有网络结构或超参自动搜索经验者为佳
熟悉大数据相关框架和应用 MR/Spark 等优先
实践动手能力强，相关竞赛和顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先
工作职责
负责电商场景下计算机视觉相关模型的优化与迭代，包括商品图像细粒度分类、商品物体识别、商品主体识别、特征抽取、logo检测、品牌识别等，优化商家商品上下架流程
负责电商短视频和直播的视频分类、多模态内容挖掘、多模态内容理解，优化电商短视频购物体验
负责电商场景图像搜索、拍照搜商品、商品消重等算法优化迭代
探索计算机视觉前沿技术，负责整体算法和系统的迭代和进化
AI 洞察
优缺点分析
- 字节跳动作为互联网巨头，技术平台和资源丰富，能接触海量电商数据，技术挑战大，个人成长快
- 抖音电商业务高速发展，算法场景多样，工作成果直接影响平台体验和GMV，成就感强
- 团队成立时间不长，有较多创新空间，可参与定义技术方向
- 电商场景对算法精度和实时性要求高，模型落地需兼顾效果和性能，调试压力较大
- 业务需求变化快，可能需要快速迭代算法，工作节奏紧凑
- 竞争激烈，需要持续学习前沿技术，保持技术先进性
- 适合有较强计算机视觉背景、热爱技术挑战、希望在电商场景中推动算法落地和创新的工程师
角色解读
- 技术深度方向：从视觉算法工程师成长为专家，专注细粒度识别、多模态等细分领域，成为团队技术带头人
- 业务广度方向：深入电商业务，理解平台治理需求，转型为算法架构师或技术负责人
- 管理方向：积累项目管理经验，带领小团队负责具体算法模块，逐步晋升为团队主管
- 优化电商场景下的计算机视觉模型，包括商品细粒度分类、物体识别、logo检测等，提升商品管理系统效率
- 分析电商短视频和直播内容，通过多模态理解算法改善购物体验
- 研发图像搜索和拍照搜商品功能，以及商品去重算法
- 跟踪前沿技术，推动算法和系统的持续迭代
- 扎实的计算机视觉基础，熟悉图像分类、目标检测、OCR、多模态等至少一个方向
- 熟练使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，掌握模型训练、部署和加速技术
- 了解模型压缩方法如量化、剪枝、蒸馏，以及 TensorRT 等推理框架
- 具备较强的实践能力，有竞赛或顶会论文发表经验者优先
申请策略
- 深入了解抖音电商的业务逻辑和平台治理目标，在面试中展现业务理解力
- 准备一个完整的算法项目案例，从问题定义到离线/在线效果评估，体现系统性思维
- 突出与JD匹配的视觉项目经历，如商品识别、视频理解、图像搜索等，详细描述技术难点和你的贡献
- 强调模型优化和部署经验，例如使用TensorRT加速、知识蒸馏等，体现工程能力
- 列出参加过的竞赛名次或顶会论文，展示学术实力
- 补充多模态学习相关知识，特别是视觉-文本联合建模方法
- 熟悉大数据框架如Spark，处理海量数据能力是加分项
- 动手实践模型压缩和TensorRT部署，准备端到端demo
面试指南
- 针对技术问题：先明确问题背景，然后列举方法（如对比不同网络结构/损失函数），最后结合实验结果说明选择原因
- 针对场景问题：先分析业务需求和数据特点，再提出算法方案，并考虑落地时的工程约束
- 请介绍一下你在细粒度图像分类项目中的技术选型和效果
- 如何平衡模型精度和推理速度？你有哪些实际经验？
- 在电商场景中，如何设计算法鉴别商品质量或侵权？
- 你对多模态理解有什么理解和实践？
- 训练大规模模型时，如何处理数据不平衡和过拟合问题？
- 复习CV核心知识（分类、检测、分割、度量学习等），并准备1-2个你最擅长的方向深度讲解
匹配度报告
72
综合匹配度
字节电商核心算法岗，前沿技术栈，高薪资高成长，WLB一般
适合人群
适合以技术成长和职业发展为首要目标，能接受现场办公和较高工作强度的求职者。
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45
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
大厂算法岗薪资水平具有竞争力，年终奖丰厚，福利完善，但JD未明确具体薪资范围，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿CV技术和业务落地，技术栈新，有创新空间，团队成长快，发展动机强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、图像分类、目标检测、OCR、多模态、模型压缩、知识蒸馏
业务类型profit_center
工作生活匹配
45较低
JD未提及弹性工作或WLB，字节大厂通常工作节奏较快，现场办公，生活化动机满足有限。
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
70中等
抖音电商属于高速增长赛道，算法工作直接优化消费者购物体验和平台生态，具有一定社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs