字节跳动
推荐算法工程师-搜索
推荐算法工程师-搜索
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
广告
机器学习
深度学习
搜索
多模态
模型压缩
图神经网络
多任务学习
推荐算法
AI 估算 · 35k–55k
字节跳动北京，推荐算法岗，3年以上经验，技术前沿，薪资有竞争力，预估月薪3.5-5.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动抖音业务的推荐算法工程师，主要负责搜索推荐算法的研发与优化
你将与产品、运营团队紧密合作，制定业务目标，并通过深度学习、图神经网络等前沿技术持续提升用户体验
适合有3年以上推荐/搜索/广告经验，热爱技术并具备跨部门协作能力的资深工程师
最低要求
年及以上推荐/搜索/广告/机器学习相关经验
有大规模推荐算法和系统研发经验者优先，对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新
关注技术前沿进展，对解决具有挑战性问题充满激情，并可以做合理的优先级判断
有负责组内以及跨部门合作项目的经验，良好的业务判断能力和沟通能力，善于沟通和解决冲突
工作职责
负责抖音的业务推荐算法工作，和产品、运营等团队紧密合作，深度理解抖音推荐业务发展，共同制定长短期的业务目标
深入参与到机器学习技术研究中，在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论，持续提升用户体验
研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究
组织推进组内以及跨部门合作项目，帮助团队的进步和新人成长
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动技术氛围浓厚，资源充足
- 薪资福利有竞争力，股票期权等
- 技术迭代快，需要持续学习
- 适合有推荐算法经验、追求技术成长、抗压能力强、善于协作的工程师
缺点 / 挑战
- 抖音业务规模大，技术挑战丰富，成长空间大
- 工作强度大，可能面临加班压力
- 业务目标导向，绩效压力明显
角色解读
- 技术专家路线：深耕算法，成为领域权威
- 管理路线：带团队，负责业务方向
- 横向扩展：向搜索、广告等关联领域发展
- 负责抖音推荐算法研发，与产品、运营团队协作制定业务目标
- 深入参与机器学习技术研究，解决实际问题并形成方法论
- 探索深度学习、图神经网络、多任务学习等前沿技术
- 组织跨部门项目，推动团队进步和新人成长
- 年以上推荐/搜索/广告/机器学习经验
- 大规模推荐算法和系统研发能力
- 关注技术前沿，能解决挑战性问题并做优先级判断
- 项目管理与沟通能力，善于跨部门合作
申请策略
- 了解抖音推荐业务特点，准备相关案例
- 展现对技术创新的热情和解决难题的韧性
- 突出推荐系统项目经验，尤其是大规模场景
- 强调深度学习、图神经网络等前沿技术应用
- 展示跨部门合作与项目推进成果
- 深入掌握多任务学习、Learning to rank等算法
- 补充模型压缩、多模态等方向的实践
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答
- 结合具体项目，突出技术难点和你的贡献
- 如何优化抖音搜索推荐的排序效果？
- 多任务学习在推荐系统中的应用场景和挑战？
- 如何处理冷启动问题？
- 模型压缩和加速有哪些方法？
- 分享一次跨部门协作解决冲突的经历
- 复习推荐系统核心算法和最新论文
职位点评
68
综合评分
字节跳动推荐算法岗，前沿技术栈，高薪但WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展的求职者，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75
成长发展92
工作生活40
使命价值65
薪资福利
75中等
薪资水平较高，福利齐全，但具体数字未披露，稳定性和保障好。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
92较高
技术前沿，研究方向多样，成长机会极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩、多模态
成长机会帮助团队的进步和新人成长
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，位于北京核心区，但工作强度可能较大，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
65中等
属于高速增长的短视频赛道，但社会影响力中性，创新程度高。
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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