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字节跳动
深度学习架构工程师-推荐系统
立即应聘

深度学习架构工程师-推荐系统

发布于 大约 16 小时前

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
分布式系统
PyTorch
性能优化
TensorFlow
特征工程
推荐系统
模型推理

AI 估算 · 30k–60k

字节跳动核心推荐架构岗,技术难度高,市场竞争力强,月薪中位数参考高级工程师水平。

职位详情

关于这个职位

该职位负责字节跳动旗下产品(如抖音、今日头条)推荐系统的深度学习架构设计与优化,包括在线预估框架、特征处理、模型训练等核心环节,需要与算法团队紧密协作,推动系统性能提升和成本降低

适合对系统底层优化有浓厚兴趣、精通C++和主流深度学习框架的技术人才

最低要求

熟练掌握Linux环境下的C/C++编程

熟悉操作系统知识和计算机体系结构
了解某种主流机器学习框架TENSORFLOW/PYTORCH等的底层框架实现

工作职责

参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化,支撑今日头条、抖音等字节跳动旗下相关产品的高效模型推理

参与大规模特征及样本的处理与流转、模型训练与调度等相关问题的研究与突破
与推荐算法同学紧密合作,分析并解决上述问题及任务,并反哺到实际业务中

优先资格

对深度学习模型预估及训练有过实际上手经验

实现过自定义算子、或优化过已有算子实现
熟悉模型剪枝、量化及压缩等方法
参与过软硬件结合优化的工作

AI 洞察

优缺点分析

  • 加入字节跳动核心推荐团队,接触数亿用户量级的高并发系统,技术挑战大、成长快
  • 使用前沿技术栈(深度学习框架底层优化、软硬件协同),积累稀缺的系统优化技能
  • 公司平台大、资源充足,有机会推动技术方案落地并产生实际业务价值
  • 技术门槛高,需要扎实的系统编程能力和深度学习底层理解,学习曲线陡峭
  • 业务压力大,需在保证稳定性的同时持续优化性能,可能面临高强度工作
  • 团队内优秀人才密集,竞争激烈,需要持续自我提升
  • 适合对底层系统优化充满热情、精通C++且乐于挑战复杂技术难题的资深工程师,尤其适合希望在推荐系统或AI基础设施领域深耕的技术人才

角色解读

  • 向推荐系统架构专家或AI基础设施方向深耕,成为技术权威
  • 横向扩展至全栈或数据工程领域,参与中台化建设
  • 也可转向管理岗位,带领技术团队攻克复杂系统难题
  • 参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化,支撑抖音、今日头条等产品的模型推理
  • 负责大规模特征样本的处理、模型训练及调度系统的设计与性能调优
  • 与推荐算法团队紧密合作,分析系统瓶颈并反哺业务,推动技术迭代
  • 精通C/C++编程,熟练掌握Linux环境及操作系统、计算机体系结构知识
  • 了解TensorFlow、PyTorch等主流框架的底层实现,有模型优化或算子开发经验
  • 具备分布式系统、性能优化、高可用架构的相关实践经验

申请策略

  • 在简历或求职信中表达对推荐系统领域的兴趣,并说明如何将自身技术经验与岗位需求结合
  • 关注字节跳动技术博客或开源贡献,展示自己与该团队技术方向的契合度
  • 突出C++系统编程和性能优化项目,尤其是大规模分布式系统或机器学习框架相关经验
  • 展示深度学习模型部署或算子优化的实际案例,强调对底层框架的理解
  • 如有软硬件结合、模型压缩等经验,务必单独列出作为加分项
  • 深入学习TensorFlow/PyTorch源码,关注算子实现、图优化等模块
  • 复习操作系统、计算机体系结构知识,特别是内存管理、缓存优化等
  • 动手实现一个简单的模型推理引擎或算子库,加深对框架底层的理解

面试指南

  • 针对C++相关问题:从底层原理出发,结合实际项目经验,说明优化思路和效果
  • 对于系统设计问题:先明确需求和数据规模,然后分模块阐述架构设计,并重点分析性能、稳定性、可扩展性
  • 对于机器学习框架问题:从框架分层结构入手,说明算子注册、图优化、执行等流程,结合具体算子举例
  • C++中内存管理常见问题(智能指针、内存泄漏检测)以及如何优化内存使用?
  • 描述TensorFlow中一个算子的前向和反向传播实现流程,如何自定义一个算子?
  • 在推荐系统中,如何设计高并发、低延迟的在线预估服务?
  • 模型推理加速有哪些常用技术(如量化、剪枝、算子融合)?请结合实际案例说明
  • 如何排查和解决一个分布式训练中的性能瓶颈?

匹配度报告

74
综合匹配度

字节跳动核心推荐架构岗,顶级薪资+前沿技术栈,但工作强度大、需现场办公。

适合人群
最适合追求技术成长和高薪资的求职者,对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

90较高

该职位为字节跳动核心部门高级岗位,薪资具有极强竞争力,福利体系完善,能充分满足补偿性动机。

薪资信号偏高 (30K-60K/月)

成长发展匹配

95较高

岗位涉及前沿深度学习系统优化技术,团队技术氛围浓厚,成长空间巨大,发展性动机得到很强满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、TensorFlow、PyTorch、推荐系统、模型推理、性能优化
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

岗位仅现场办公,北京核心地段,但互联网企业工作强度较高,生活化动机满足程度有限。

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

70中等

推荐系统是互联网核心业务,行业高速增长,但社会价值偏中性,意义感动机有一定满足。

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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