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字节跳动
推荐算法工程师-抖音电商
立即应聘

推荐算法工程师-抖音电商

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
学历未注明
深度学习
PyTorch
TensorFlow
XGBoost
电商
推荐算法
图模型
表征学习

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动上海算法岗位,电商核心业务,薪资具有市场竞争力,参考大厂P5-P6级别。

职位详情

关于这个职位

作为抖音电商的推荐算法工程师,你将参与亿级用户的个性化推荐系统优化,提升商品、直播和短视频的匹配效率

通过深度学习、图模型等前沿技术,挖掘用户行为数据,构建精准的兴趣模型,推动内容电商生态的良性发展

最低要求

扎实的算法和数据结构基础,优秀的编码能力

机器学习基础扎实,熟悉CF、MF、FM、Word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型
熟悉下任何一个开源工具:XGBoost、TensorFlow、PyTorch
熟悉C++和Python语言,熟悉Linux开发环境
具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神

工作职责

参与千万-亿级规模的电商个性化推荐算法的优化:包括抖音/今日头条产品线的商品推荐、直播推荐、短视频推荐等

通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率,让每个用户可以便捷的找到优质好货
挖掘和分析海量用户行为数据,进行用户长短期兴趣建模,以及潜在兴趣预测,提升推荐的精准性
通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播,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

有个性化推荐、广告、信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域研究或者项目实践经验

在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动技术氛围浓厚,团队资源丰富,可参与业界前沿算法研究
  • 电商核心业务,对公司营收贡献直接,个人价值体现明显
  • 薪资待遇在行业内具有竞争力,期权/股票激励机会
  • 业务迭代快,工作节奏可能较快,需要较强的抗压和快速学习能力
  • 推荐系统涉及复杂模型和工程优化,对综合能力要求高
  • 竞争激烈,需要持续跟进最新论文和实践,保持技术前沿
  • 适合热爱技术、对推荐算法有浓厚兴趣、渴望在大型互联网平台解决海量数据问题、并能适应快节奏工作的工程师

缺点 / 挑战

  • 亿级用户和数据的真实场景,技术挑战大,成长空间广阔

角色解读

  • 技术方向:从推荐算法工程师向资深算法专家、架构师发展,深入多模态、因果推断等前沿领域
  • 业务方向:积累电商场景经验,可转向产品策略或业务增长等方向
  • 管理方向:未来可带领算法团队,负责推荐系统整体架构与规划
  • 参与抖音/头条电商的推荐算法优化,覆盖商品、直播、短视频等多场景
  • 利用深度学习、图模型等技术,提升用户与内容的匹配效率
  • 分析海量用户行为数据,构建长短期兴趣模型,优化推荐精准性
  • 通过算法挖掘优质内容和主播,推动内容电商生态良性发展
  • 扎实的算法与数据结构基础,精通C++和Python,熟悉Linux开发
  • 深入理解机器学习经典模型(如LR、GBDT、DNN)及推荐相关模型(如Wide&Deep)
  • 熟悉至少一种深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)和树模型工具(XGBoost)
  • 具备良好的学习能力和团队协作精神,能快速迭代模型

申请策略

  • 关注字节跳动的技术博客和开源项目,在面试中展现对公司技术的了解
  • 准备一个完整的推荐系统案例分析,从问题定义到模型部署
  • 突出推荐相关项目经验,包括场景、数据规模、模型效果提升等量化指标
  • 展示机器学习基础,如对常用模型(LR、FM、DNN等)的理解和实践
  • 强调编程能力,C++/Python和框架使用经验(TensorFlow/PyTorch)
  • 如有论文或竞赛经历,务必重点呈现,契合加分项
  • 补充深度学习在推荐场景的应用,如DIN、DIEN等注意力模型
  • 强化大规模数据处理能力,如Spark/Hive/HBase等大数据工具

面试指南

  • 对于项目类问题,采用STAR法则:背景、任务、行动、结果,突出数据量和效果提升
  • 对于模型原理问题,从核心思想、数学公式、优缺点、实际应用场景展开
  • 对于系统设计问题,从数据流、模型选型、训练优化、离线在线一致性角度回答
  • 请介绍一个你优化过的推荐算法项目,包括问题、方法、效果
  • Wide&Deep模型如何实现记忆与泛化的平衡?在实际中如何调优?
  • 如何处理推荐中的冷启动问题?
  • 在亿级数据下,如何训练和部署深度推荐模型?
  • 如何评估推荐系统的线上效果?有哪些指标?

匹配度报告

70
综合匹配度

大厂核心业务,前沿技术栈,高成长高回报,但节奏快、WLB一般。

适合人群
优先重视技术成长、薪资回报,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80
成长发展95
工作生活40
使命价值65

薪资福利匹配

80较高

字节跳动薪资在行业处于偏高水平,但JD未明确薪酬细节,福利可能包括六险一金等,整体满足程度较高。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展匹配

95较高

该职位处于电商核心业务,涉及深度学习、大规模推荐系统等前沿技术,成长空间极大,且有论文/竞赛加分项,说明重视技术深度。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习、Word2vec、Wide&Deep、XGBoost、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

JD未提及WLB相关信息,字节跳动以快速迭代著称,工作节奏可能较快,且要求现场办公,对生活化动机满足有限。

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

65中等

电商推荐算法直接推动商业价值,行业前景广阔,但社会影响力中性,创新水平较高。

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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