字节跳动
推荐算法高级工程师-音乐
推荐算法高级工程师-音乐
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
数据挖掘
PyTorch
TensorFlow
XGBoost
推荐系统
音乐推荐
AI 估算 · 25k–45k
字节跳动高级算法岗，北京，技术要求高，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责国际化短视频中音乐的宣传推广和发现，通过深度学习、图模型等前沿技术提升音乐推荐精准性，帮助用户找到喜欢的音乐，同时推动音乐人成长
你将深入用户行为建模和兴趣预测，与产品运营协同驱动业务发展
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
熟悉以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
有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验
能独立或带同学负责子方向，能做技术规划，并和产品/运营协同驱动业务快速前进
工作职责
负责国际化短视频音乐的宣传推广和音乐发现，帮助音乐和音乐人在国际化短视频内更好地成长，帮助用户找到更多想听的音乐
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音乐
分析用户行为数据，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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台数据量巨大，算法发挥空间充足
- 薪资福利优厚，且有股票期权
- 算法迭代要求高，需要持续学习最新技术
- 适合热爱推荐技术、有较强自驱力、能适应高强度工作的算法工程师
缺点 / 挑战
- 音乐推荐场景具有挑战性，技术成长快
- 工作节奏较快，可能面临较大压力
- 跨团队协作多，沟通成本较高
角色解读
- 技术专家路线：深耕推荐算法，成为领域专家
- 技术管理路线：向技术Leader发展，带领团队
- 横向拓展：可转向广告、搜索等相邻领域
- 负责音乐推荐算法的优化与迭代，提升音乐发现效率
- 应用深度学习、图模型等技术进行用户兴趣建模和潜在兴趣预测
- 与产品、运营团队协作，推动业务目标达成
- 扎实的算法与数据结构基础，优秀的编码能力
- 熟练掌握常用机器学习模型及深度学习框架
- 精通C++和Python，熟悉Linux开发环境
- 具备推荐、广告或信息检索领域的实战经验
申请策略
- 准备系统设计面试，如设计一个大规模推荐系统
- 深入了解字节跳动的产品生态和音乐业务方向
- 突出推荐系统的项目经验，尤其是落地成果和量化指标
- 列出相关论文、竞赛获奖或开源贡献
- 强调深度学习模型在工业界的应用案例
- 展现技术规划和跨团队协作能力
- 强化C++性能优化和分布式训练经验
- 了解音乐推荐领域特征（如音频内容、用户听歌习惯）
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历
- 从问题定义、数据探索、模型选型、实验验证的逻辑链回答
- 强调数据分析和A/B测试的重要性
- 请介绍一个你负责的推荐项目，包括背景、方案和效果
- 如何解决新音乐或新用户的冷启动问题？
- 手写实现FM模型的forward和backward
- 在多目标优化中，如何处理多个目标之间的权衡？
- 如何评估推荐系统的线上效果？请设计实验
匹配度报告
71
综合匹配度
字节跳动高级算法岗，技术前沿，薪资优厚，但工作节奏快，WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和高薪的求职者。
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
字节跳动提供具有竞争力的薪资和福利，大厂稳定性高，但JD未明确薪资数额。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
90较高
推荐算法是核心业务，技术栈前沿，有独立负责子方向的机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、深度学习、图模型、表征学习、多任务学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，工作强度可能较大，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
帮助用户发现好音乐有一定社会价值，但主要受商业驱动。
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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