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字节跳动
国际化广告算法工程师-Ranking(北京/上海/杭州)
立即应聘

国际化广告算法工程师-Ranking(北京/上海/杭州)

发布于 大约 14 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
深度学习
PyTorch
TensorFlow
推荐系统
广告算法
召回排序

AI 估算 · 30k–60k

字节跳动高级算法工程师,上海市场,结合技术难度和公司薪酬水平估算。

职位详情

关于这个职位

这是一个在字节跳动负责国际化广告投放核心算法的岗位,你将参与工业级深度学习排序架构的优化,提升系统变现效率

工作内容包括召回、粗排、精排全链路优化,涉及因果推断、序列建模等前沿技术
适合有2年以上推荐/广告/搜索经验、热爱技术挑战的工程师

最低要求

计算机或相关专业本科及以上学历,2年以上广告/推荐/搜索召回排序等相关工作经验

熟悉C++和Python,有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯
较好的机器学习/深度学习理论和实践经验,熟悉深度学习算法
工作态度积极主动,有强烈的主人翁意识和良好的团队协作精神,愿意接受有挑战性的工作,具有钻研精神
优秀的分析和解决问题的能力,逻辑清晰,具有严谨科学的实验习惯
有强烈的业务导向意识,技术优化服务于业务目标达成

工作职责

参与/负责字节跳动国际化业务广告投放核心算法,深入研究并改进工业级深度学习排序架构,提升系统变现效率,优化客户体验

端到端的参与/负责大规模广告投放系统全链路的优化,包括召回/粗排/精排等,基于模型优化,提升海量数据、超大参数背景下的广告系统变现效率
广告投放系统的通用算法创新与改进,结合因果推断、序列建模、多模态、强化学习等技术,突破现有架构瓶颈,解决广告投放模型侧的长期痛点问题

优先资格

优先:有数据挖掘、分布式计算经验,熟悉Hadoop、Spark框架

优先:发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文,或在Kaggle/ACM等赛事中获得优异名次,熟悉TensorFlow/PyTorch框架和原理

AI 洞察

优缺点分析

  • 字节跳动国际化业务增长迅速,能接触大规模数据和前沿技术
  • 核心变现算法,对业务贡献直接,个人价值体现明显
  • 团队技术氛围浓厚,与优秀同事共事,成长快
  • 业务压力大,需要快速迭代模型,工作节奏较快
  • 技术栈深且复杂,需要持续学习深度学习和算法最新进展
  • 与全球团队协作,可能涉及跨时区沟通
  • 适合有2年以上经验、对广告算法有热情、抗压能力强、追求技术突破的工程师

角色解读

  • 技术纵深发展:成为广告算法领域专家,负责核心排序架构
  • 横向扩展:转向推荐系统、搜索等其他相关领域
  • 管理方向:积累经验后带领团队,负责算法方向规划
  • 负责国际化广告排序算法的研发与优化,提升广告变现效率
  • 参与召回、粗排、精排等全链路模型改进,处理海量数据
  • 探索因果推断、序列建模等前沿技术,解决长期痛点问题
  • 扎实的机器学习/深度学习理论基础,熟悉排序模型
  • 精通C++和Python,有良好的工程能力
  • 熟悉大数据处理框架如Hadoop、Spark,有分布式经验优先

申请策略

  • 了解字节跳动国际化业务背景,思考广告变现的挑战
  • 准备一个与广告排序相关的项目案例,讲清楚优化思路
  • 突出广告/推荐/搜索领域的具体项目经验,量化提升指标
  • 强调C++和Python的工程能力,展示代码质量
  • 列出发表过的顶会论文或竞赛获奖经历
  • 复习深度学习排序模型(如DIN、DIEN、多目标优化)
  • 熟悉TensorFlow/PyTorch框架源码,了解底层原理
  • 了解因果推断、强化学习等前沿方向的基础

面试指南

  • 结构化回答:先明确问题背景,然后提出解决方案,最后量化效果
  • 结合实际项目:用STAR法则(情况、任务、行动、结果)讲述经验
  • 体现深度思考:不仅讲做法,还要解释为什么这样做,考虑过哪些替代方案
  • 如何改进现有的广告排序模型以提升CTR和CVR?
  • 如何处理大规模稀疏特征,有哪些常用方法?
  • 解释多目标优化在广告系统中的应用
  • 描述你过去优化排序模型的具体经历和效果
  • 因果推断在广告投放中有什么用途?

匹配度报告

72
综合匹配度

大厂核心算法岗,前沿技术栈,高薪高压力,WLB一般。

适合人群
最适合高成长动机、追求技术深度和职业快速发展的求职者。
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95
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资位于行业顶尖水平,但JD未明确福利待遇,整体薪酬竞争力强。

薪资信号未披露 (30K-60K/月)

成长发展匹配

95较高

职位涉及前沿深度学习技术,业务核心,成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、因果推断、序列建模、多模态、强化学习、召回排序
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

仅要求现场办公,未提及弹性工作或WLB,互联网大厂通常工作强度较大。

工作模式未明确
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

70中等

国际化广告业务处于高速增长赛道,技术对业务有直接价值,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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