字节跳动
智能营销算法工程师-国际电商
智能营销算法工程师-国际电商
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
本科
机器学习
用户增长
推荐系统
Uplift模型
序列建模
智能营销
多场景建模
Ltv预估
运筹规划
AI 估算 · 30k–60k
算法工程师核心岗位，技术难度高，字节跳动薪资竞争力强，上海互联网大厂水平。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动国际电商的智能营销算法工程师，你将负责用户增长和营销算法的优化，包括用户价值建模、个性化消息触达、推荐系统及智能营销等
你将参与构建用户全生命周期价值体系，解决国际化商城用户增长的核心问题，并通过算法优化提升电商DAU和GMV
该岗位适合有推荐、广告或用户增长经验，对机器学习算法有扎实基础，并希望在高速增长的国际化业务中发挥技术价值的求职者
最低要求
计算机、电子信息、数学、运筹学等相关专业，本科及以上学历
有扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力
学习能力强，对事物保有好奇心，良好的沟通能力和团队协作能力
工作职责
参与国际电商增长&营销算法优化，包括用户价值建模、个性化消息触达、推荐、智能营销等核心能力建设
建立用户全生命周期数据和价值体系，解决国际化商城用户增长中的各种核心痛点和业务问题
参与实现Push/Email等个性化消息触达、推荐承接等用户增长引擎的产品和技术方案，提升电商DAU和渗透率
负责电商新用户推荐的召回/排序等相关算法优化，提升引流来源承接相关性和新用户推荐的准确性和多样性
参与智能营销算法优化，利用Uplift模型和运筹规划等方法提升营销效率，促进电商GMV增长
优先资格
在AI领域顶级会议/期刊上发表过论文，或参加ACM/机器学习类竞赛并获得过好名次的优先
有推荐、广告、用户增长、智能营销等相关领域研究或者项目实践，有LTV预估、Uplift、运筹规划、序列建模、多场景建模优化等经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
- 身处字节跳动高速增长的国际化电商业务，接触前沿的用户增长和智能营销技术，个人成长快
- 技术栈前沿，涉及Uplift模型、运筹规划、多场景建模等，有利于提升算法深度和广度
- 平台资源丰富，数据量大，能够将算法落地到亿级用户场景，产出可量化的业务价值
- 业务目标导向，KPI压力大，需要快速迭代算法并拿到业务结果，工作强度较高
- 国际化电商场景复杂，涉及多国家、多语言、多文化，算法需要适应不同市场，挑战较大
- 技术竞争激烈，需要持续学习前沿算法并应用到实际，对自学能力要求高
- 适合有2年以上推荐/广告/用户增长算法经验，热爱技术并希望在高速增长的业务中快速成长，能承受一定工作强度的求职者
角色解读
- 技术纵深发展：从算法工程师成长为推荐/增长算法专家，主导核心算法方向，发表顶会论文
- 横向扩展：接触国际化电商多业务场景，积累用户增长、广告、营销等多领域经验，成为全栈增长算法人才
- 管理路线：晋升为技术Leader，带领团队负责用户增长或智能营销算法团队，参与战略决策
- 设计和优化用户增长相关算法，包括用户价值建模、个性化消息触达（Push/Email）等，提升用户活跃度和留存
- 参与推荐算法优化，负责新用户推荐的召回与排序，提高推荐准确性和多样性，提升转化率
- 应用Uplift模型和运筹规划方法优化营销效率，降低营销成本，促进GMV增长
- 建立用户全生命周期价值体系，分析数据并解决国际化电商用户增长中的核心业务问题
- 扎实的算法与数据结构基础，优秀的编码能力（如Python/C++），能够独立实现算法模型
- 深入理解机器学习、推荐系统、用户增长等领域知识，有相关项目或研究经验
- 熟悉Uplift模型、运筹规划、序列建模、多场景建模等前沿方法，有实践经验者优先
- 良好的学习能力和团队协作能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案
申请策略
- 在面试中展现对国际化电商用户增长的理解，可以提前了解字节跳动TikTok电商的业务模式
- 强调自己解决复杂问题的能力和跨团队协作经验，因为该岗位需要与产品、运营等多方合作
- 突出用户增长或推荐系统相关项目经验，尤其是有LTV预估、Uplift模型、序列建模等实践的项目
- 强调算法竞赛获奖或顶会论文发表经历，尤其是与机器学习、推荐相关的学术成果
- 展示量化业务成果，如通过算法优化提升了XX%的转化率或GMV，用数据说话
- 补充运筹规划和Uplift模型的理论知识，可以通过Coursera课程或相关论文学习
- 熟悉字节跳动常用的技术栈（如Python、TensorFlow、Spark等），以及离线训练和实时推理框架
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验，突出挑战和量化结果
- 对于算法设计问题，先明确目标，再提出候选方案，对比优缺点，最后给出推荐方案并说明原因
- 注重业务理解，从业务痛点出发推导技术方案，展现数据驱动思维
- 请介绍一个你做过的最成功的用户增长或推荐算法项目，包括问题定义、模型设计和业务效果
- 如何衡量用户生命周期价值（LTV），你会用什么模型进行预估？
- 在个性化消息触达中，如何平衡用户体验和营销效率？请谈谈你的思路
- Uplift模型与传统的响应模型有什么区别？你在项目中如何应用Uplift模型？
- 如果你负责一个新市场的用户推荐，用户行为稀疏，你会如何优化冷启动？
匹配度报告
62
综合匹配度
字节跳动国际电商核心算法岗，前沿技术栈，高速成长，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合以技术成长和职业发展为首要动机，愿意在高速业务中挑战自己，对工作生活平衡要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活35
使命价值60
薪资福利匹配
65中等
薪资水平处于互联网大厂中上水平，但JD未明确福利待遇，且工作强度可能较高，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
技术栈前沿，涉及用户增长、推荐、智能营销等核心算法，成长路径清晰，平台资源丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Uplift、运筹规划、LTV预估、序列建模、多场景建模、机器学习、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
35较低
仅现场办公，工作地点上海，JD未提及WLB措施，互联网大厂普遍工作强度较大，生活化动机满足度低。
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
60中等
国际电商属于高速增长赛道，但社会影响力一般，使命信号不明显，意义感动机满足程度中等。
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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