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字节跳动
推荐算法高级工程师 - 国际化短视频本地生活
立即应聘

推荐算法高级工程师 - 国际化短视频本地生活

发布于 大约 3 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
数据挖掘
PyTorch
TensorFlow
推荐系统
本地生活
短视频推荐

AI 估算 · 35k–60k

高级推荐算法工程师在北京字节跳动属于核心岗位,技术门槛高,市场竞争激烈,薪资水平处于互联网头部区间。

职位详情

关于这个职位

负责国际化短视频生活服务推荐算法的设计与优化,共同搭建业界领先的推荐系统

你将深入理解短视频、直播、地理位置等推荐场景,运用机器学习/深度学习技术提升推荐效果,并挖掘到店、外卖、酒旅等业务中的算法亮点
适合对推荐系统有热情、具备扎实算法功底和编码能力的工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业

具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底
对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新
优秀的分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神

工作职责

负责国际化短视频生活服务推荐算法,共同搭建业界领先的推荐系统

深刻理解短视频/直播/地理位置/商品等推荐相关的机器学习/深度学习算法,优化模型/策略,持续提升推荐效果
深入理解生活服务业务,从到店、外卖、酒旅等业务特性中挖掘算法亮点
深入理解用户行为,结合数据挖掘等技术,优化用户创作和浏览等体验

优先资格

熟悉机器学习基础知识,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 推荐核心岗位,技术影响力大,薪资和股票激励丰厚
  • 团队技术氛围好,有机会与行业顶尖人才共事
  • 需要持续跟进前沿论文与技术,保持学习状态
  • 适合对推荐算法有浓厚兴趣、具备较强编码能力和问题解决能力,渴望在大型互联网平台快速成长的工程师

缺点 / 挑战

  • 字节跳动国际化业务提供广阔的数据规模和用户场景,算法挑战大,成长快
  • 推荐系统对实时性、效果要求高,工作节奏快,有一定压力
  • 跨部门协作多,沟通成本较高

角色解读

  • 技术深度方向:从推荐算法工程师到架构师,负责大规模推荐系统设计与优化
  • 业务专家方向:深入理解本地生活业务,成为行业解决方案专家
  • 管理方向:带领团队负责推荐算法方向,晋升为技术Leader
  • 设计和优化国际化短视频生活服务的推荐算法,提升用户与内容的匹配效率
  • 深入理解用户行为和数据,运用机器学习模型改进推荐逻辑
  • 协同工程、产品团队,将算法落地到实际业务场景中
  • 扎实的数据结构和算法功底,精通Python或C++等编程语言
  • 熟悉推荐系统常用算法(协同过滤、CTR预估、序列建模等)
  • 具备机器学习/深度学习实战经验,能独立优化模型

申请策略

  • 提前了解字节跳动推荐系统的技术博客或公开分享,面试中展现对公司的研究
  • 准备1-2个完整的推荐项目案例,讲清楚问题、方案、效果
  • 突出推荐系统相关项目经验,包括模型设计、特征工程、离线/在线评估
  • 强调编码能力和数据结构基础,可附上GitHub或竞赛经历
  • 展示对业务的理解,如短视频、本地生活等场景的优化案例
  • 补充学习深度学习推荐模型(DIN、DIEN、MMOE等)
  • 熟悉大规模分布式训练框架(如TensorFlow/PyTorch+Spark)
  • 了解AB实验设计与因果推断方法

面试指南

  • 对于项目介绍,使用STAR法则(情境、任务、行动、结果),突出个人贡献和技术细节
  • 对于开放性问题,先厘清定义,给出多种解决方案,对比优缺点,最后结合实际场景推荐
  • 算法题注意复杂度分析,先讲思路再写代码
  • 请详细描述你做过的一个推荐系统项目,包括特征、模型、上线效果
  • 如何解决推荐系统中的冷启动问题?
  • CTR预估模型中,如何处理稀疏特征?FTRL的原理是什么?
  • 如何评估推荐系统的长期收益?
  • 手撕代码:实现一个简单的协同过滤或矩阵分解

匹配度报告

73
综合匹配度

字节跳动推荐算法高级岗,前沿技术栈、高薪高压、成长极快,适合奋斗型人才。

适合人群
该职位最适合追求技术快速成长和高薪酬回报的求职者,对工作生活平衡要求不高。
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92
工作生活45
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动作为头部互联网公司,薪资和福利具有竞争力,高级工程师岗位提供丰厚现金和股票,且公司盈利稳定,薪酬保障度高。

薪资信号偏高 (35K-60K/月)

成长发展匹配

92较高

推荐系统是技术前沿领域,业务数据量大,技术迭代快,能接触到最先进算法和工程实践。公司内部有技术分享、转岗机会和晋升通道,成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、机器学习、深度学习、数据挖掘、短视频推荐
业务类型profit_center

工作生活匹配

45较低

字节跳动普遍工作强度较大,虽未在JD中明确,但行业共识为高压力、快节奏。办公地点在北京核心区,通勤可能耗时,WLB一般。

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

本地生活服务领域正处于高速增长期,国际化业务具有社会影响力,帮助用户发现美好生活。但作为商业公司,首要目标是商业变现,使命感中等。

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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