社交图谱计算工程师-抖音

优缺点分析

角色解读

• 深耕图计算领域，成为社交图谱架构专家或技术负责人
• 横向拓展至推荐系统、广告算法等关联方向，提升业务影响力
• 在字节跳动内部晋升为高级工程师或技术经理，带领团队攻关复杂问题
• 设计和搭建社交图谱架构，从海量用户数据中提取节点与关系，完成图谱构建
• 优化图谱数据质量，通过清洗、去噪保证数据的准确性和完整性
• 开发基于社交图谱的预测模型，如用户关系预测和兴趣推荐，提升业务指标
• 与产品团队协作，将图计算技术融入社交推荐、精准营销等产品功能
• 扎实的图算法基础，熟悉图数据结构并能灵活应用
• 精通至少一门编程语言（Go/Python/C++），具备良好编码习惯
• 熟悉大数据处理框架（Hadoop/Spark/Flink），能处理大规模数据
• 了解图数据库（如Neo4j）及其查询语言

申请策略

• 准备一个完整的社交图谱项目案例，从数据清洗到模型上线全流程
• 了解抖音的业务模式，思考图计算如何助力用户增长和互动
• 突出图算法项目经验，如社交关系挖掘、推荐系统或图数据库应用
• 展示大数据处理能力，特别是使用Hadoop/Spark/Flink处理TB级数据的案例
• 强调编程语言熟练度，附上GitHub链接或个人技术博客
• 系统学习Neo4j或JanusGraph等图数据库的实操
• 复习图算法（PageRank、社区发现、最短路径等）并尝试LeetCode图相关题目
• 熟悉分布式计算原理，了解Spark GraphX或Pregel等图计算框架

面试指南

• 对于系统设计题，从数据规模、计算复杂度、存储选型、容错性等角度逐步展开
• 算法题先阐述思路（如BFS/DFS、PageRank），再分析复杂度，最后回答优化方向
• 项目案例用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化收益
• 请设计一个社交关系推荐系统，如何从好友关系图中挖掘潜在好友？
• 在处理10亿节点、100亿边的图时，你会如何选择存储和计算方案？
• 如何评估社交图谱的数据质量？有哪些去噪策略？
• 讲一个你使用图算法解决实际问题的案例，详细说明技术选型和效果
• Go和Python在并发处理上的差异，你在项目中如何选择？