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字节跳动
推荐算法专家-生活服务
立即应聘

推荐算法专家-生活服务

发布于 大约 11 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
深度学习
数据结构
算法
推荐系统
模型压缩
图神经网络
多任务学习
多模态技术
Learning To Rank

AI 估算 · 35k–60k

作为上市互联网大厂的核心算法岗位,薪资竞争力强,技术难度高,市场稀缺。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动抖音生活服务团队的推荐算法专家,你将负责优化推荐系统,将前沿的深度学习、图神经网络等技术应用于本地生活业务场景,提升用户体验和业务增长

该职位要求扎实的编码能力和机器学习基础,并与产品、运营团队紧密协作

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业,具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底

对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新
优秀的分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神

工作职责

负责优化抖音生活服务业务的内容推荐算法,共同搭建业界领先的推荐系统,建设健康的生活服务内容生态

理解生活服务业务在各行业的差异化需求,将最前沿的短视频、直播推荐技术应用到抖音的本地生活业务场景,优化用户体验促进业务发展
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、时空建模、Learning to Rank、模型压缩和加速、多模态技术、推荐大模型等,结合业务的实际问题来做技术探索
与产品、运营等团队紧密合作,探索算法在各行业方向上的解决方案

优先资格

熟悉机器学习基础知识,对推荐系统、广告、搜索引擎相关领域有经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动拥有海量数据和丰富场景,算法优化空间大,技术成长快
  • 推荐算法是核心业务,团队资源投入大,个人影响力容易凸显
  • 公司技术氛围浓厚,可接触业界前沿算法和工程实践
  • 技术更新迅速,需要持续学习保持竞争力

缺点 / 挑战

  • 业务目标导向,工作节奏快,可能需要应对高强度的迭代压力
  • 推荐系统涉及多团队协作,沟通协调成本较高
  • 适合对推荐算法有强烈热情、乐于挑战技术难题、抗压能力强且希望在互联网大平台快速成长的工程师

角色解读

  • 技术路线:从算法专家到资深专家,深入推荐系统前沿研究
  • 管理路线:带领算法团队,负责业务方向的技术规划
  • 跨领域:向多模态、大模型等方向拓展,成为全栈AI人才
  • 优化抖音生活服务业务的推荐算法,提升内容分发效率和用户满意度
  • 应用深度学习、图神经网络等前沿技术解决本地生活场景中的推荐问题
  • 与产品、运营团队合作,推动算法方案落地并持续迭代
  • 扎实的编程和数据结构算法基础,能够高效实现复杂模型
  • 深入理解机器学习、深度学习原理,熟悉推荐系统常用模型
  • 具备良好的分析和解决问题能力,以及团队协作沟通能力

申请策略

  • 投递时附上技术博客或GitHub链接,展现技术热情
  • 面试前准备2-3个深度项目案例,用STAR法则清晰阐述
  • 突出推荐系统相关项目经验,量化算法优化带来的业务指标提升
  • 展示扎实的算法和数据结构基础,如ACM/竞赛经历或开源贡献
  • 强调深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)的使用经验和模型调优能力
  • 复习推荐系统经典论文(如YouTube DNN、DIN、MMOE等),理解业务关联
  • 动手实现一个简单的推荐模型,熟悉从数据处理到模型部署的全流程
  • 了解字节跳动技术博客或公开演讲,掌握其技术栈偏好

面试指南

  • 用STAR法则回答项目问题:情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
  • 对于开放性问题,先给出方法论(如分情况讨论),再举例说明
  • 结合业务场景阐述技术选型,体现业务理解和工程思维
  • 请介绍一个你参与过的推荐系统项目,包括技术难点和优化效果
  • 如何解决推荐系统中的冷启动问题?
  • 你如何理解多任务学习在推荐中的应用?
  • 请从数据结构角度说明如何快速检索Top-K候选物品
  • 如果线上推荐指标下降,你会如何排查和修复?

职位点评

74
综合评分

字节核心算法岗,前沿技术栈,高薪资高压力,适合技术驱动型人才。

更适合这类人
该职位最看重发展性动机,适合追求技术前沿和快速成长的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利

85较高

字节跳动算法岗位薪资处于行业顶尖水平,但JD未明确薪资及福利细节。

薪资信号未披露(AI估算:35K-60K/月)

成长发展

90较高

技术方向前沿,涉及深度学习、推荐大模型等,有利于个人技术成长。

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、时空建模、Learning to Rank、模型压缩、多模态、推荐大模型
成长机会技术探索
业务类型profit_center

工作生活

50较低

仅现场办公,字节跳动工作节奏较快,JD未提及WLB相关福利。

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

70中等

生活服务行业高速增长,算法优化对用户体验有直接贡献,但社会影响力相对中性。

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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