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字节跳动
推荐算法工程师(流量策略)-抖音电商
立即应聘

推荐算法工程师(流量策略)-抖音电商

发布于 大约 11 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
机器学习
深度学习
算法
推荐系统
电商
流量策略
Generator-Evaluator
Listwise

AI 估算 · 25k–40k

大厂核心算法岗,技术壁垒高,市场竞争激烈,薪资位于行业前20%。

职位详情

关于这个职位

该职位负责抖音电商推荐系统的大混排模块优化,利用机器学习和海量数据提升流量效率和用户体验,是电商核心算法团队的关键岗位

工作内容包括Generator-Evaluator框架改造、Listwise模型优化等,目标是综合优化体验、收入和GMV

最低要求

具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底

对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神
优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情

工作职责

支持大混排模块优化,包括Generator-Evaluator框架改造,Listwise模型优化等

利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和在线服务,综合优化体验、收入和GMV
深入分析电商分发特点与问题,提升流量规模,支持业务增长

优先资格

熟悉机器学习的基础知识,在推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动技术资源充足,算法氛围浓厚,可以进行前沿探索
  • 薪资待遇极具竞争力,股票期权等福利优厚,职业发展空间广阔
  • 推荐算法领域竞争激烈,需要持续学习最新技术和保持创新
  • 电商场景复杂,需要平衡多目标(体验、收入、GMV),取舍决策难
  • 适合热爱推荐算法、对电商业务有浓厚兴趣、渴望在大平台快速成长的工程师,能够适应高强度工作环境

缺点 / 挑战

  • 抖音电商核心业务,海量数据和真实场景,技术挑战大,成果直接可衡量
  • 业务压力大,需要快速迭代和持续优化,工作节奏较快

角色解读

  • 技术专家路线:深耕推荐算法,成为排序模型或流量策略方向的权威专家
  • 管理路线:带领算法团队负责核心业务目标,逐步转向技术管理
  • 业务转型:积累电商领域经验,未来可拓展至产品、运营或数据科学等方向
  • 负责抖音电商推荐系统的大混排模块优化,包括Generator-Evaluator框架改造和Listwise模型优化,提升排序效果
  • 利用海量用户行为数据搭建机器学习模型和在线服务,优化用户体验、商业收入和GMV
  • 深入分析电商流量分发特点,识别瓶颈并设计策略提升流量规模,支持业务增长
  • 扎实的编码能力、数据结构和算法基础,能够高效实现复杂逻辑
  • 熟悉机器学习,特别是推荐系统、计算广告或搜索引擎相关算法
  • 良好的沟通能力和团队协作精神,能跨团队推动技术方案落地
  • 较强的逻辑分析和问题解决能力,能独立攻克技术难题

申请策略

  • 准备系统设计面试,重点关注推荐系统架构和AB实验设计
  • 了解字节跳动务实、快速迭代的文化,强调自己的落地能力和结果导向
  • 突出推荐系统相关项目经验,尤其是排序模型优化(如Listwise、Generator-Evaluator)的实际案例
  • 量化成果:例如CTR提升、GMV增长、流量利用率提升等具体数字
  • 展示机器学习理论功底,包括经典模型和最新深度学习方法的掌握
  • 深入学习推荐系统经典论文,如Deep & Cross Network、DIN、DIEN等
  • 熟悉TensorFlow或PyTorch框架,掌握分布式训练和在线serving技术
  • 了解电商业务指标(GMV、转化率、客单价)及流量分配逻辑

面试指南

  • STAR原则:描述情景、任务、采取的行动和最终结果,用数据说话
  • 先明确目标再讲方法,体现系统性思考,最后量化效果
  • 展示思考过程,面对不确定性问题时,分情况讨论,体现逻辑严密
  • 请介绍你优化推荐系统排序模型的一个案例,包括挑战和解决思路
  • 如何平衡用户体验和商业收入?请举例说明
  • 实现一个简单的Listwise损失函数,并解释其原理
  • 如何处理推荐系统中的冷启动问题?
  • 设计一个A/B实验评估推荐策略改动的影响

职位点评

74
综合评分

字节电商核心推荐算法岗,前沿技术栈,高薪高压,成长空间大

更适合这类人
适合追求技术深度和职业发展、能接受高强度工作节奏的求职者
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

字节跳动薪资在行业内具有显著竞争力,但JD未明确具体数值和福利,整体补偿性较好。

薪资信号偏高 (25K-40K/月)

成长发展

90较高

推荐算法是前沿技术领域,项目挑战大,技术成长空间极高,但JD未提及晋升通道。

技术前沿主流现代技术
技术栈推荐系统、机器学习、Listwise、Generator-Evaluator、深度学习
业务类型profit_center

工作生活

50较低

办公地点位于上海核心地段,但互联网大厂普遍工作节奏快,JD未提及WLB相关信息,加班情况不确定。

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

电商行业高速增长,JD强调了帮助用户发现好物的使命,具有一定社会价值,但整体意义感中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号让美好生活触手可得
创新程度积极采用新技术
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