字节跳动
推荐算法工程师-国际电商
推荐算法工程师-国际电商
发布于 大约 11 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
软件工程
深度学习
PyTorch
TensorFlow
XGBoost
多任务学习
迁移学习
推荐算法
Gbdt
AI 估算 · 30k–50k
字节跳动高级算法工程师在北京市场薪资水平较高，结合推荐算法技术难度和公司竞争力，预估月薪30-50K。
职位详情
关于这个职位
这是一份字节跳动国际化电商推荐算法工程师岗位，负责优化直播、短视频等场景的个性化推荐算法，涉及深度学习、多任务学习、用户兴趣建模等前沿技术
你将处理海量用户行为数据，提升推荐精准度和发现性，同时优化电商内容生态
适合有扎实算法与机器学习基础、熟悉TensorFlow/PyTorch等框架的候选人
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
工作职责
参与国际的电商个性化推荐算法的优化，主要包括国际化电商直播推荐、电商短视频推荐、新用户推荐、直播/视频冷启动、长期价值建模、体验优化等工作
通过表征学习、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好的主播和优质的货品
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、探索，提升推荐的精准性和发现性
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，可接触海量数据和先进算法
- 薪资福利有竞争力，且公司平台为职业发展提供广阔空间
- 工作内容前沿，涉及直播推荐、多模态等创新方向
- 需要持续跟进学术界最新研究，保持技术迭代
缺点 / 挑战
- 身处国际电商高速增长赛道，业务挑战大、成长快
- 推荐系统对实时性和效果要求极高，工作强度和压力较大
- 国际化业务可能涉及跨时区协作，沟通成本较高
- 适合热爱推荐算法、渴望在海量数据场景下解决挑战的技术型人才，尤其对电商和国际化感兴趣的同学
角色解读
- 技术路线：从算法工程师到资深算法专家，主导核心推荐策略
- 管理路线：可向技术Leader发展，带领推荐团队
- 跨界发展：转向电商搜索、广告、NLP等相邻领域
- 优化国际电商的直播和短视频推荐算法，提升用户与内容的匹配效率
- 利用深度学习、迁移学习等技术，对海量用户行为数据进行建模和预测
- 自动挖掘优质商品和主播，构建良性内容电商生态
- 进行模型创新，打造业界领先的推荐系统
- 扎实的算法与数据结构基础，优秀的编码能力（C++/Python）
- 深入理解机器学习常用模型（如GBDT、DNN、Wide&Deep），熟悉TensorFlow或PyTorch
- 掌握表征学习、多任务学习等高级推荐算法技术
- 具备大数据处理和分析能力，熟悉Linux环境
申请策略
- 在简历中突出与电商推荐相关的经验，即使不是直接相关，也要展示迁移学习能力
- 面试前了解字节国际电商的业务模式及竞争格局，展现业务理解
- 突出推荐系统或相关领域的项目经验，具体说明算法优化带来的效果提升
- 强调机器学习基础，尤其是深度学习模型（如Wide&Deep）的实际应用
- 如有论文或竞赛经历（KDD、RecSys等），务必重点展示
- 量化指标：点击率、转化率、用户时长等提升数据
- 系统复习推荐系统经典模型（如FM、DeepFM、DIN等）
- 熟悉字节跳动内部常用框架（如TensorFlow/PyTorch），可提前做一些练习项目
面试指南
- 先讲清楚核心原理（如Wide部分记忆，Deep部分泛化），再结合实际业务说明应用场景
- 对开放性问题，建议从问题拆解、数据分布、特征设计、模型选择、离线在线评估等环节系统回答
- 提及具体实验指标和A/B测试结果，展现数据驱动思维
- 请详细解释Wide&Deep模型的结构和优缺点，以及如何应用于推荐场景
- 如何处理冷启动问题？请给出具体思路和算法方案
- 如何设计一个多任务学习模型来同时优化点击率和转化率？
- 在推荐系统中，如何平衡精准性和多样性？请结合具体案例
- 描述一次你优化推荐算法的经历，包括问题定义、特征工程、模型选择和效果评估
职位点评
73
综合评分
字节国际电商推荐算法岗，前沿技术栈、薪资竞争力强，但工作强度大、WLB较弱。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对薪资和福利有较高期望，但需要能接受高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展92
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位薪资水平在行业内具有较强竞争力，且字节跳动作为大厂福利完善，但JD未明确具体薪资范围，仅能从公司规模推断。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
92较高
岗位涉及推荐算法前沿技术（深度学习、迁移学习、多任务学习），且业务场景复杂，能显著提升技术能力。JD未直接提及晋升通道，但字节内部晋升机制成熟。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、GBDT、DNN、Wide&Deep、TensorFlow、PyTorch、XGBoost
业务类型profit_center
工作生活
50较低
字节跳动作为互联网大厂，工作强度普遍较高，JD未提及弹性办公或WLB措施，且地点在北京核心区域，通勤可能较长。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
国际电商是高速增长赛道，业务有明确社会价值（连接用户与优质商品），但JD未直接提及使命或社会影响力。
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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