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国际化广告算法工程师-电商广告
国际化广告算法工程师-电商广告
发布于 大约 14 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
本科
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
推荐系统
广告算法
运筹优化
Mtl
AI 估算 · 30k–60k
高级算法工程师，技术难度高，字节跳动薪酬竞争力强，市场稀缺，薪资较高。
职位详情
关于这个职位
该职位负责国际化电商广告的算法优化，包括自动化产品、流量策略和投放效率的迭代
你将应用机器学习、运筹优化和AIGC等技术，提升广告效果和用户体验
适合有广告算法背景、追求技术前沿的工程师
最低要求
计算机、自动化、运筹学、统计学等相关专业本科及以上学历
扎实的机器学习、深度学习、运筹优化理论和实践经验，熟悉深度学习算法（Transformer、MTL等）
熟悉至少一种主流深度学习编程框架（PyTorch、TensorFlow等），熟悉其底层架构和实现机制
有扎实的编程基础，良好的编程风格和工作习惯，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言
有激情、勇于面对挑战、乐于挑战，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力
工作职责
自动化产品：建设和优化国际化广告的明星产品GMV Max和Smart+，结合机器学习、运筹优化、AIGC等技术，为广告主提供自动化创编决策、素材创意优选、版位选择、自动出价、自动定向等能力
流量策略：优化国际化电商广告的流量策略，结合算法和策略，调节广告和推荐的流量分配、提升用户体验、提高活跃购买用户数（MAC）、优化QCPX发券效率等
投放效率：优化国际化电商广告的投放效率，包括召回、粗排、精排、混排链路上的数据、特征、模型和策略的迭代优化工作
优先资格
在广告、推荐、搜索、增长营销等业务上有过多年算法优化经验
在会议（CCF-A类，如ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI、KDD、RecSys、SIGIR等）上发表过论文
或有过深度学习编程框架开源社区经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：涉及深度学习、运筹优化、AIGC等热门技术
- 业务影响力大：直接优化商业化产品，成果可量化
- 平台优势：字节跳动国际化业务，数据量大、场景丰富
- 工作节奏快，需要快速迭代和实验，抗压能力强
- 技术复杂度高，需要同时掌握多领域知识（ML、运筹、工程）
- 国际化业务，可能需处理跨时区沟通和多语言环境
缺点 / 挑战
- 适合技术功底扎实、追求高成长性、对广告算法有浓厚兴趣且愿意在快节奏环境中挑战自我的算法工程师
角色解读
- 技术方向：成长为广告算法领域的专家，主导核心模型与策略的迭代
- 管理方向：带领团队负责某个业务线或产品线的算法优化
- 跨领域：可转向推荐、搜索、增长营销等相邻算法领域
- 建设和优化自动化广告产品如GMV Max和Smart+，实现广告创编、出价、定向等自动化决策
- 优化电商广告的流量分配策略，平衡广告与推荐，提升用户增长和购买转化
- 改进投放全链路（召回、粗排、精排、混排），迭代数据、特征、模型和策略
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、MTL等算法
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow，了解底层实现机制
- 编程能力强，精通C/C++、Java或Python中的至少一种
- 有广告、推荐或搜索领域的算法优化经验
申请策略
- 了解字节跳动国际化电商业务背景，思考算法如何驱动增长
- 在面试中展示对广告业务指标（如GMV、ROI、MAC）的理解
- 突出广告/推荐/搜索领域的项目经验，尤其是优化效果和核心指标提升
- 强调论文发表或开源社区贡献，展示学术与工程能力
- 详细描述在召回、排序、竞价等环节的具体工作，使用量化结果
- 补充运筹优化知识，例如线性规划、整数规划、在线学习等
- 熟悉广告系统相关技术，如CTR/CVR预估、出价策略、预算控制等
- 练习系统设计能力，尤其是大规模分布式训练和推理系统
面试指南
- STAR原则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 从问题拆解到方案：先分析关键挑战，再提出技术选型，最后验证效果
- 对比分析：给出多种方案并比较优劣，展示思考深度
- 请介绍一个你负责的广告算法项目，包括背景、方法、效果
- 如何优化广告CTR/CVR模型？请从特征、模型结构、训练方法角度说明
- 广告系统中的出价策略如何设计？请讨论自动出价与手动出价的优劣势
- 请解释什么是Multi-Task Learning（MTL），在广告场景下如何使用？
- 如何平衡广告收入与用户体验？请给出具体策略
匹配度报告
74
综合匹配度
头部大厂国际化广告算法岗，前沿技术栈，高成长高薪资，但工作强度和WLB一般。
适合人群
最看重技术成长和职业发展、愿意接受高强度工作、追求前沿挑战的算法工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活45
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
该职位薪资具有市场竞争力，字节跳动福利完善，但JD未明确具体薪资数字，仅依赖行业认知。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
技术前沿，涉及深度学习、运筹优化、AIGC等，成长空间大，有论文和开源社区加分项，但JD未提晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、Transformer、MTL、PyTorch、TensorFlow、运筹优化、AIGC
业务类型profit_center
工作生活匹配
45较低
北京现场办公，未提及弹性工作或WLB，互联网大厂通常节奏快，生活平衡可能较差。
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
电商广告是高速增长赛道，但社会影响力中性，不直接涉及社会使命。
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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