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 10 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
其它
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
数据结构
算法
用户增长
推荐系统
Uplift模型
序列建模
Ltv预估
运筹规划
AI 估算 · 25k–50k
字节跳动核心算法岗，薪资竞争力强，结合大厂标准及岗位重要性，月薪范围合理。
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，你将负责优化用户增长与营销算法，包括用户价值建模、个性化消息触达、推荐系统及智能营销策略
你将利用机器学习、运筹规划等技术，解决国际化商城用户增长的核心问题，提升电商DAU和GMV
这是一个技术驱动、业务影响巨大的岗位，适合热爱算法并希望在大流量场景中施展才华的求职者
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
优点
- 平台优势：字节跳动国际电商业务增长迅速，算法工程师能接触海量数据和真实业务场景
- 技术前沿：涉及Uplift模型、运筹规划等前沿技术，技能积累价值高
- 薪资待遇优厚，大厂福利完善，年终奖丰厚
- 技术迭代快，需要持续学习最新算法和框架，保持竞争力
- 适合对机器学习、推荐系统有浓厚兴趣，具备强算法基础，渴望在大型电商平台中通过技术驱动业务增长的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，互联网核心业务通常节奏快、压力大，需要适应高强度工作
- 国际化场景涉及多语言、多文化，沟通和产品理解要求较高
角色解读
- 技术深度发展：成为推荐系统或用户增长算法专家，主导核心算法创新
- 横向拓展：转向国际电商全栈算法或管理岗位，负责更大规模的算法团队与业务策略
- 行业影响力：通过在顶级会议发表论文或参与开源项目，提升个人技术声誉
- 优化用户增长与营销算法，包括用户价值建模和个性化消息触达，提升电商DAU与渗透率
- 建立用户全生命周期数据体系，解决用户增长中的核心问题，如新用户推荐与引流承接
- 利用Uplift模型、运筹规划等方法优化智能营销策略，促进GMV增长
- 扎实的算法与数据结构基础，优秀的编码能力（如Python、C++）
- 机器学习与深度学习知识，尤其在推荐系统、用户增长、智能营销领域有实践经验
- 熟悉LTV预估、Uplift建模、序列建模、多场景优化等高级技术优先
申请策略
- 了解字节国际电商的业务方向（如TikTok Shop），在面试中展现对业务的思考
- 准备1-2个完整的算法项目案例，从问题定义到解决方案全流程阐述
- 突出相关项目经验：如推荐系统、用户增长、智能营销算法的实际落地案例，并量化业务效果
- 展示竞赛或论文成果：ACM、Kaggle等竞赛名次或顶级会议论文是重要加分项
- 强调技术深度：在简历中详细描述使用的算法模型、优化方法及技术栈（如Python、TensorFlow）
- 若缺乏推荐或用户增长经验，可系统学习相关课程，并尝试在开源数据集上复现论文模型
- 补充运筹规划知识，如线性规划、整数规划，并了解其在营销预算分配中的应用
面试指南
- 项目介绍遵循STAR原则：情境-任务-行动-结果，重点突出算法选型、特征工程和业务指标提升
- 算法解释结合公式与直觉：先讲核心思想，再举具体应用例子，展示理论深度
- 代码题注意复杂度分析，先说明思路再编码，体现沟通能力
- 请介绍一个你参与过的推荐系统或用户增长项目，包括遇到的问题和优化效果
- 解释Uplift模型与传统响应模型的区别，以及如何评估营销活动效果
- 如何解决新用户冷启动问题？请设计一个推荐策略
- 给定一个营销预算分配场景，如何使用运筹规划方法进行优化？
- 手撕代码：实现一个带权重的推荐召回算法（如协同过滤或向量检索）
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂核心算法岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大，办公模式不灵活。
适合人群
适合追求技术成长和高薪资、能接受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40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动大厂薪资处于行业顶尖水平，福利完善，但未明确具体薪资范围，且工作强度可能较大，补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及前沿算法（Uplift、运筹规划）和大规模业务场景，技术成长空间大，大厂内部培训与晋升体系完善，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Uplift模型、运筹规划、序列建模、多场景建模、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，大厂核心业务通常加班较多，JD未提及远程或弹性工作，生活化动机满足度较低。
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
70中等
国际电商是高速增长赛道，但岗位以商业变现为目标，社会影响力中性，创新性较强，意义感动机满足度中等偏上。
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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