字节跳动
推荐算法工程师-国际电商（商城）
推荐算法工程师-国际电商（商城）
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
机器学习
深度学习
PyTorch
强化学习
TensorFlow
推荐系统
多任务学习
迁移学习
表征学习
AI 估算 · 25k–50k
大厂核心算法岗，技术门槛高，杭州互联网薪资水平较高，综合竞争力强
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动国际电商商城推荐算法的核心研发，涉及商品、直播、短视频等多种体裁的混合推荐，以及多场景多目标的联合建模
你将运用深度学习、迁移学习、强化学习等前沿技术优化超大规模推荐模型，提升信息匹配效率与用户体验
这是电商业务的核心算法岗位，技术挑战大且业务影响力显著
最低要求
扎实的算法和数据结构基础，优秀的问题理解能力和编码能力
机器学习基础理论扎实，熟悉常用的算法模型（如CF、FM、Word2vec、LR、GBDT、DNN），对模型调优有一定实践经验
对推荐系统召回/排序/多样性/冷启动中一个或多个方向有过深入的实践，了解业界经典的模型和方法
熟悉至少一门编程语言（C/C++/Java/go/python），熟悉至少一种大数据计算工具（hive sql/spark/mapreduce），熟悉至少一种神经网络框架（Tensorflow、Pytorch），熟悉Linux开发环境，具备一定的工程能力
善于沟通，乐观自信，良好的团队合作精神
对新技术充满好奇，能够持续学习，乐于实践，无惧试错
工作职责
独特的业务问题，涉及到商品/直播/短视频等多种体裁的混合推荐，多个场景/多种目标的联合建模
超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率
在用户长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高用户兴趣的匹配精度
在多样性，发现性，用户/物品冷启动，高品质商品和主播的挖掘等问题专项研究，构建良性的循环机制，优化内容电商生态
结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统
优先资格
加分项 ：
有个性化推荐、广告、搜索等相关领域的项目经验
在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、CIKM、ICLR、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文
有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩
有高关注度的机器学习相关博客或github项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 拥有海量真实业务数据，能够实践超大规模推荐模型，技术成长空间大
- 字节跳动作为行业头部公司，技术氛围浓厚，团队内有大量资深算法专家，学习资源丰富
- 电商业务处于快速增长期，算法贡献直接推动业务指标，成就感强
- 推荐场景复杂，多种内容体裁混合，需要处理多目标联合优化，模型调优难度大
- 工作节奏较快，可能需要应对高强度的项目迭代和AB实验，对时间管理要求高
- 算法工程师竞争激烈，需要持续跟进前沿论文和技术，保持学习状态
缺点 / 挑战
- 适合对推荐系统有深入理解、具备扎实编码与建模能力、喜欢挑战复杂业务问题并追求技术前沿的算法工程师
角色解读
- 技术方向上可成长为推荐算法专家或技术Leader，主导核心算法的创新与优化
- 管理方向上可发展为算法团队主管，负责团队规划与项目推进
- 也可横向拓展至广告、搜索、自然语言处理等相关领域，或向AI架构方向转型
- 负责国际电商商城的推荐算法研发，涵盖商品、直播、短视频等多种内容形式的混合推荐场景
- 参与超大规模推荐模型的优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习等方法提升点击率、转化率等核心指标
- 针对用户兴趣建模、特征交互、多样性、冷启动等专项问题展开研究，推动算法迭代
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉CF、FM、GBDT、DNN等经典模型
- 精通至少一门编程语言（如Python或C++），熟练使用TensorFlow或PyTorch等框架
- 具备大数据处理经验，熟悉Hive、Spark或MapReduce等工具
- 深入理解推荐系统核心环节（召回、排序、多样性、冷启动），并有实际项目落地经验
申请策略
- 深入了解字节跳动国际电商的业务模式，思考算法如何帮助解决商品冷启动和跨域推荐问题
- 准备1-2个与电商推荐相关的案例分析，展示独立思考和问题解决能力
- 突出推荐系统相关项目经验，尤其是召回、排序、多目标优化、冷启动等模块的实践细节
- 强调编程能力和数据处理经验，列出熟练掌握的语言、框架和工具
- 如有顶会论文或竞赛奖项，单独列出并说明创新点与技术贡献
- 系统复习推荐系统经典论文（如深度兴趣网络、多任务学习模型），并动手复现相关模型
- 补充强化学习在推荐中的应用知识，了解在线学习与Bandit算法
- 练习大规模数据处理和特征工程，熟悉Hive/Spark的调优技巧
面试指南
- 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）描述项目，突出技术难点和你的贡献
- 从问题定义、数据特点、模型选型、实验验证四个维度展开，体现系统性思考
- 结合业务指标（如CTR、GMV、用户留存）说明算法收益，展现业务理解能力
- 请详细描述你参与过的一个推荐系统项目，包括场景、模型选择、调优过程和最终效果
- 如何处理多目标优化问题？请举例说明
- 如何解决新用户或新物品的冷启动问题？
- 请你设计一个针对直播推荐的召回和排序方案
- 你对Transformer在推荐系统中的应用有何看法？请结合实际场景
职位点评
74
综合评分
国际电商推荐算法岗，技术前沿、业务核心、薪资竞争力强，但工作强度和WLB需自行权衡。
更适合这类人
最适合追求技术成长、希望在核心业务中应用前沿算法的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资属于大厂核心岗位水平且福利齐全，但未明确具体薪资范围，综合判断为中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
95较高
职位涉及最前沿的推荐算法技术，且有丰富的业务场景推动技术迭代，成长信号强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习、TensorFlow、Pytorch
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，杭州区位尚可，但未提及WLB相关信号，互联网大厂算法岗位通常工作强度较高。
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
70中等
国际电商是高速增长赛道，业务价值高，但未明确提及社会使命，算法优化主要以商业目标为导向。
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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