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字节跳动
推荐算法工程师(直播&视频电商)-抖音电商
立即应聘

推荐算法工程师(直播&视频电商)-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
数据挖掘
PyTorch
TensorFlow
推荐系统
流计算

AI 估算 · 30k–60k

字节跳动推荐算法岗薪资在互联网行业具有竞争力,且抖音电商业务增长快,对核心技术人才投入大,月薪在3-6万之间合理。

职位详情

关于这个职位

该职位负责抖音电商直播的推荐算法研发,通过海量数据优化流量分发和商品匹配,提升用户购物体验和转化效率

你将深入分析电商业务场景,设计并迭代机器学习模型,直接参与核心推荐策略的制定与落地,对算法能力与工程实现都有较高要求

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

支持抖音电商直播的流量分发,包括提升转化效率、改善购物体验、探索商业模式

利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和在线服务,实现用户和商品的高效匹配
深入分析电商用户、作者、商家的业务特点,提升用户体验,优化供给生态
负责电商流量分发的特定模块,规划推荐策略的优化方案

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

  • 抖音电商处于高速增长期,算法岗核心且影响力大,项目经验含金量高
  • 字节跳动技术氛围浓厚,能接触到海量实时数据和业界最新技术方案
  • 薪资福利在互联网行业领先,且有期权等长期激励
  • 业务迭代快,工作节奏较快,可能需要应对高强度的项目和线上问题
  • 技术竞争激烈,需要持续学习前沿算法,保持技术敏锐度
  • 适合对推荐算法有热情、抗压能力强、追求技术成长和业务影响力的工程师

缺点 / 挑战

  • 推荐系统对线上效果要求高,压力较大,需快速定位并解决问题

角色解读

  • 在推荐算法方向深耕,成为技术专家(T4-T6+),主导核心排序模型或召回策略
  • 横向扩展至搜索、广告等相邻领域,或转型为技术Leader带领团队
  • 积累电商业务认知,向数据科学家或产品策略方向延伸,具备复合竞争力
  • 设计并优化抖音电商直播的推荐算法,提升流量分发效率和商品匹配精度
  • 基于海量用户行为与商品数据,构建机器学习模型并部署上线,支撑日常推荐服务
  • 分析电商业务数据,挖掘用户、达人与商家的特征,推动供给生态优化
  • 负责推荐策略的迭代,参与A/B实验,持续改善购物体验与转化指标
  • 扎实的编程能力(C++/Python)和数据结构算法基础,能高效实现复杂模型
  • 深入理解机器学习核心原理,熟悉推荐系统、CTR预估、排序模型等
  • 具备大数据处理经验,能用Spark、Hive等处理海量数据,有流计算经验更佳
  • 良好的业务理解与沟通能力,能协同产品、运营推动策略落地

申请策略

  • 提前了解抖音电商业务逻辑,面试中展现业务洞察力
  • 准备1-2个完整的推荐项目介绍,包括问题、方案、实验与迭代过程
  • 突出推荐系统相关项目经验,特别是CTR预估、召回排序、多目标优化等方向
  • 量化成果,例如提升某业务指标(点击率、转化率)的具体百分比
  • 展示编程能力,可附GitHub链接或竞赛经历(如Kaggle、天池等)
  • 强化深度学习在推荐中的应用,如DIN、DIEN、MMOE等模型
  • 补充大规模数据处理能力,熟悉Spark SQL、Flink等工具
  • 了解电商业务指标体系,如GMV、复购率、UV价值等

面试指南

  • STAR法则:描述情境、任务、行动、结果,突出自己的贡献和技术细节
  • 先明确问题定义,再给出具体方案,最后总结效果与反思
  • 请介绍一个你优化推荐系统召回/排序的案例,具体是怎么做的?
  • 对于冷启动问题,你有什么解决方案?
  • 如何评估推荐系统线上效果?有哪些关键指标?
  • 推荐系统中存在偏差(如位置偏差、流行度偏差),如何应对?
  • 模型训练时正负样本不平衡如何处理?
  • 复习推荐系统经典论文(Wide&Deep、YouTube DNN、DIN等),掌握核心思路

职位点评

68
综合评分

抖音电商核心推荐岗,薪资优厚、技术前沿,但工作强度大、WLB较差。

更适合这类人
适合将技术成长和薪酬回报放在首位、愿意接受高强度工作的求职者。
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30
使命价值65

薪资福利

85较高

字节跳动薪资位于行业顶尖水平,福利完善(六险一金、免费三餐等),能较好满足补偿性动机。

薪资信号面议 (30K-60K/月)

成长发展

90较高

职位处于核心业务线,技术栈前沿,项目挑战大,成长空间广阔。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、机器学习、深度学习、CTR预估、Spark、TensorFlow
业务类型profit_center

工作生活

30较低

字节通常工作强度高,且JD未提及WLB,生活化动机满足较低。

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

电商行业高速增长,但社会影响力偏中性,主要驱动商业指标。

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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