字节跳动
机器学习算法专家-国际化广告中台
机器学习算法专家-国际化广告中台
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
推荐系统
后端开发
排序算法
AIGC
广告系统
数据结构和算法
AI 估算 · 40k–70k
高级算法专家岗位，技术门槛高，市场稀缺度大，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动国际化广告中台的机器学习算法专家，主要负责TikTok广告场景的后端策略优化与个性化推荐，结合AIGC技术实现广告动态生成和'千人千面'体验
同时负责广告排序算法和大规模系统的全链路优化，以提升变现效率和客户体验
适合具备扎实ML/DL功底和较强工程能力的算法人才
最低要求
综合能力强，对后端，工程，投放链路&模型均有经验
具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，扎实的机器学习/深度学习理论和实践经验
熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉其底层架构和实现机制
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
对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神
工作职责
主要负责TikTok主端广告场景的样式，IAB/BoC，以及Carousel等场景的后端策略&在线个性化优选能力
联动产品&运营，基于Info Driven的AIGC供给侧能力的增强，实现广告的动态个性化生成以及“千人千面”的用户体验
负责广告排序算法优化，提升系统变现效率及客户体验
负责大规模广告系统的全链路优化，持续提升系统变现效率
充分感知客户反馈，通过全链路优化从根本提升客户体验，包括模型泛化/素材探索与利用/自动定向等
优先资格
有相关项目背景的加分
对AIGC相关有应用/迭代经验
在广告和推荐场景有过模型或者客户生态相关工作经验
在相关会议(ICML&NIPS&ICLR，Recsys&KDD等)上发表过论文
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
- 专注AIGC等前沿技术，职业发展空间广阔，技术栈领先
- 大厂资源丰富，具有竞争力的薪资和福利，完善的培训体系
- 技术更新迅速，需要不断学习新知识，保持持续投入
- 适合对机器学习/深度学习有深厚兴趣，追求技术成长，能适应高强度工作的算法专家
缺点 / 挑战
- 顶级流量平台（TikTok），技术挑战巨大，能够快速积累广告算法经验
- 互联网大厂工作节奏快，项目周期紧，可能面临较高的工作强度
- 业务指标导向，需要平衡模型效果与系统稳定性，压力较大
角色解读
- 成长为广告技术领域的顶尖专家，深入掌握全链路优化和AIGC前沿技术
- 向技术管理或架构师方向发展，主导更高层次的系统设计与团队建设
- 依靠论文发表和开源社区贡献，提升个人技术影响力和行业地位
- 负责TikTok广告场景的后端策略优化与个性化推荐，提升用户体验和变现效率
- 利用AIGC技术实现广告动态生成与'千人千面'效果，联动产品和运营增强供给侧能力
- 优化广告排序算法，进行全链路优化，包括模型泛化、素材探索与利用、自动定向等
- 与客户反馈闭环，从根本改善客户体验和系统变现效率
- 扎实的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
- 优秀的编码能力与数据结构算法基础，能够处理大规模系统优化
- 较强的分析问题和解决问题能力，对挑战性问题充满热情
- 良好的沟通表达能力和团队合作精神，能够与产品、运营高效协作
申请策略
- 提前了解TikTok广告业务模式和国际化特点，在面试中展现业务理解
- 准备1-2个端到端的项目案例，详细阐述问题定义、方案设计、实验效果
- 突出广告推荐相关项目经验，特别是排序模型优化和全链路改造案例
- 强调使用TensorFlow/PyTorch的实践经验，以及底层机制理解
- 如发表过顶级会议论文或有开源社区贡献，务必清晰展示
- 体现解决复杂问题的思路和成果，如提升CTR、ECPM等关键指标
- 补充AIGC在广告场景的应用经验，如生成式模型、动态创意优化
- 深入理解广告系统竞价排序逻辑，掌握探索与利用等策略
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人贡献
- 结合业务价值，说明技术选择对关键指标（如CTR、ECPM、留存）的影响
- 如何设计并优化广告CTR预估模型？会用到哪些特征和模型结构？
- 描述一次你通过全链路优化提升系统变现效率的经历
- AIGC在广告生成中的应用有哪些可能的挑战？你会如何解决？
- TensorFlow或PyTorch的底层机制中，如自动求导、分布式训练的原理是什么？
- 如何平衡广告收益与用户体验？请举例说明
- 复习ML/DL基础理论，尤其是排序模型（如DIN、DIEN、DCN）和离线评估方法
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂核心业务，前沿AIGC技术栈，薪资优厚，但工作强度大且生活平衡较差。
适合人群
最适合以技术成长为核心诉求、能接受高强度工作、追求高薪回报的求职者。
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90
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为互联网巨头，薪资水平具有行业竞争力，且福利体系完善。但职位描述未明确薪资范围，存在一定不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位专注于AIGC和广告算法前沿技术，要求扎实的ML/DL功底，有大量实践和成长机会。但未明确提及晋升通道或培训计划。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、AIGC、广告系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点在北京核心地段，但需现场办公，互联网大厂普遍工作强度高，且职位描述未提及弹性或远程办公，生活平衡可能受限。
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
60中等
广告行业属于成熟赛道，TikTok国际化业务增长迅速，具有一定的经济价值，但社会影响力有限，主要追求商业变现。
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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