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字节跳动
策略算法工程师-抖音直播
立即应聘

策略算法工程师-抖音直播

发布于 大约 13 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
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
用户增长
推荐系统
策略优化

AI 估算 · 30k–60k

互联网大厂核心算法岗,技术稀缺,薪资竞争力强,月薪范围30k-60k,年包15个月左右。

职位详情

关于这个职位

加入字节跳动抖音直播团队,负责亿级用户规模的直播策略优化,包括主播成长、营收链路等核心业务

你将应用机器学习、深度学习等技术解决实际问题,并通过数据挖掘和建模推动业务增长
适合有算法基础、热爱技术创新、希望从事推荐/增长方向的工程师

最低要求

具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底,至少熟练掌握C/C++/Go/Python一种开发语言

掌握机器学习/深度学习/多模态的基础知识以及相应的前言算法,并在以下任意领域深度工作,包括但不限于推荐、搜索、数据挖掘场景等
熟悉常用的大数据开发工具(Spark/Hive/Hadoop等),模型开发框架(Tensorflow/PyTorch/Scikit-learn/XGBoost等)
对技术有热情且热衷于将前沿的基础理论和算法落地解决真实问题,具有良好的团队合作意识、理解沟通能力及独立解决问题的能力

工作职责

参与亿级规模的抖音直播的策略优化,包括直播侧主播体验/拉新/留存/成长/营收链路的建模优化工作

负责提供直播业务场景下的策略解决方案,包括但不限于数据挖掘、序列识别、诊断归因、激励任务、礼物推荐等
负责调研先进的机器学习模型,通过数据发现直播业务的增长问题并应用算法解决问题

优先资格

有策略、增长、推荐等相关领域或者项目实践经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动技术栈先进,内部工具和平台完善,有利于个人技术成长
  • 算法岗薪资水平在行业内处于顶薪区间,且期权/股票价值可观
  • 海量数据和复杂场景对算法和工程能力要求高,需要持续学习和调优
  • 竞争激烈,内部优秀人才众多,需要快速证明自己
  • 热爱技术、渴望在推荐/增长/策略算法领域深入发展,能够适应快节奏、高要求环境的工程师

缺点 / 挑战

  • 深度参与抖音直播这一亿级用户产品,技术挑战和业务影响力巨大,能够快速积累实战经验
  • 业务指标导向强,工作节奏可能较快,需要承受一定压力

角色解读

  • 纵向发展:成为策略算法专家,主导直播场景的关键模型和系统架构设计
  • 横向拓展:转向推荐、增长、风控等相邻领域,积累多场景经验
  • 管理路线:随着贡献提升,可带团队成为技术Leader,负责方向规划与落地
  • 负责抖音直播的场景策略优化,包括主播拉新、留存、成长和营收链路,通过建模提升关键指标
  • 设计和实施数据挖掘、序列识别、诊断归因、激励任务、礼物推荐等策略方案,驱动业务增长
  • 调研并应用前沿机器学习模型,从海量数据中发现增长机会,并转化为可落地的算法解决方案
  • 扎实的编程能力(C++/Python/Go之一),掌握数据结构和算法
  • 机器学习/深度学习基础,熟悉推荐、搜索或数据挖掘领域
  • 熟练使用Spark/Hive/Hadoop等大数据工具及TensorFlow/PyTorch等框架
  • 具备独立解决实际问题的能力和团队协作精神

申请策略

  • 关注抖音直播的业务动态,在面试中展现对直播场景的理解和创新想法
  • 准备1-2个最能体现个人能力的项目案例,详细阐述从问题定义到解决方案的全过程
  • 突出与策略、推荐、增长相关的项目经验,尤其是涉及大规模用户或数据的成果
  • 强调机器学习/深度学习模型的实际落地效果,用具体指标(如提升XX%)展示价值
  • 展示编程能力和数据处理能力,如GitHub仓库、竞赛经历或开源贡献
  • 巩固经典机器学习模型(如XGBoost、深度学习排序)以及常见的推荐算法(协同过滤、FM、Wide&Deep等)
  • 熟悉离线评估和在线AB测试方法,了解增益模型、归因分析等增长算法
  • 练习使用Spark/MapReduce处理大规模数据的实战能力

面试指南

  • STAR法则:清晰描述背景、任务、行动和结果,突出个人贡献和量化成果
  • 从业务理解出发:先拆解业务目标,再给出技术方案,最后评估效果
  • 对比不同方案:展示技术选型时的思考,如为什么选择模型A而非模型B,体现深度
  • 请详细描述一个你主导的策略或推荐项目,包括业务目标、建模方案、离线评估和线上效果
  • 在直播场景中,如何通过算法提升主播的留存率?请给出具体的建模思路和特征设计
  • 如何处理大规模稀疏特征?常用的特征工程和模型结构有哪些?
  • 请推导一个常见的排序模型(如GBDT+LR或DIN)的损失函数和梯度更新过程
  • 设计一个业务指标波动归因分析的方案,比如直播间收入突然下降,如何快速定位原因?

匹配度报告

70
综合匹配度

字节跳动核心算法岗,前沿技术栈+亿级业务场景,薪资高但节奏快、加班可能较多。

适合人群
适合追求技术成长、渴望在大平台做高难度算法问题的求职者,能接受较大的工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利78
成长发展92
工作生活45
使命价值65

薪资福利匹配

78中等

大厂核心算法岗薪资水平处于市场顶薪,但JD未披露具体福利,推测福利齐全(如五险一金、补充医疗等),补偿性动机能得到较好满足。

薪资信号未披露(AI估算:30K-60K/月)

成长发展匹配

92较高

该职位涉及亿级用户场景和前沿AI技术,成长机会极多,且明确鼓励技术探索和业务实践,发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、多模态、Spark、TensorFlow、PyTorch、XGBoost
业务类型profit_center

工作生活匹配

45较低

北京大厂现场办公,虽未明确加班但互联网公司通常工时较长,通勤压力大,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

抖音直播属于高速增长赛道,技术驱动业务,有一定创新性,但社会影响力偏中性,意义感动机中等。

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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