字节跳动
机器学习&大模型算法工程师（商家商品方向）-国际电商
机器学习&大模型算法工程师（商家商品方向）-国际电商
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
深度学习
NLP
数据挖掘
PyTorch
TensorFlow
LLM
推荐系统
大语言模型
电商
AI 估算 · 30k–50k
字节跳动算法岗薪资竞争力强，中级经验加LLM方向市场需求大，月薪3-5万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动国际电商的机器学习与LLM算法工程师，主要运用深度学习和大模型技术，为商家经营工具和电商场景构建智能系统，涉及CRM内容生成、自动化邮件、商家增长预测等核心业务，直接影响美妆、时尚等品类的销售
你将与产品、数据科学等团队合作，从0到1推动项目落地，具有很强的业务价值和挑战性
最低要求
计算机、人工智能、统计学、运筹学等相关专业硕士及以上学位，具备数据挖掘或深度学习经验
扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉分类、回归、NLP、模型优化等算法
熟练掌握Python编程，熟悉常用机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
能够将算法与业务价值相结合，具备强烈的自驱力、责任感与好奇心
年以上机器学习工程师经验，优先有NLP、推荐、营销或增长算法相关经验
优秀的分析能力、团队协作与沟通能力
工作职责
负责为商家经营工具及海内外电商场景研发并落地深度学习与LLM驱动的智能系统
利用大规模电商数据，构建可行动的智能体系统，支持CRM内容生成、店铺装修、自动化邮件回复与触达优化等核心场景
通过机器学习模型预测商家表现，识别增长机会点，并提供基于智能体的推荐方案（如活动设计、定价与促销策略）
与跨职能团队（产品、数据科学、运营等）合作，从0到1设计并交付重塑商家增长方式的项目，影响美妆、时尚、健康等核心品类的百万级日销
构建商家分层模型、线索打分算法、触达优化系统及知识图谱，提升商家入驻与留存效率
应用数据挖掘与预测建模优化商品定价、促销及流量分配策略
能清晰地将技术洞察传达给技术与非技术合作方，推动跨团队的高效协作与数据驱动文化
优先资格
有大语言模型（LLM）、多智能体系统或RAG（检索增强生成）管线的实战经验
在顶会（KDD、NeurIPS、ICML、SIGIR、WSDM、WWW、AAAI、IJCAI、RecSys等）发表论文或在ML比赛中取得优异成绩
有电商或其他大规模数据密集型生产系统经验
对构建能直接产生业务价值的智能体系统充满热情
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 使用前沿LLM技术，技术积累价值高，未来职业竞争力强
- 业务场景丰富，算法成果直接带来商业影响，成就感强
- 电商业务复杂，需要快速学习并适应多变的业务需求
- 技术迭代快，需要持续学习保持前沿
- 适合有2年以上经验、对LLM和NLP充满热情、希望在大平台电商场景中应用技术并追求快速成长的算法工程师
缺点 / 挑战
- 字节跳动大平台，国际电商业务增长迅速，技术挑战大
- 大厂工作强度较大，可能面临较高压力和快节奏
角色解读
- 向资深算法专家或技术Leader发展，深入LLM与智能体领域
- 转向技术管理岗位，带领算法团队推动业务增长
- 在电商场景积累业务经验，成为算法与业务复合型人才
- 研发落地深度学习和LLM驱动的智能系统，应用于商家经营工具和电商场景
- 构建智能体系统，支持CRM内容生成、店铺装修、自动化邮件等核心业务
- 通过机器学习模型预测商家表现，提供活动设计、定价促销等推荐方案
- 与产品、数据科学等团队紧密合作，从0到1设计并交付有商业影响力的项目
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉分类、回归、NLP等算法
- 熟练使用Python及PyTorch/TensorFlow框架，具备工程落地能力
- 有NLP、推荐、营销或增长算法相关经验，能将算法与业务价值结合
- 优秀的分析能力、跨团队协作与沟通能力
申请策略
- 深入了解字节国际电商业务和产品，准备相关优化思路
- 面试中展现自驱力和对技术转化为业务价值的理解
- 突出机器学习/NLP项目经验，特别是大模型相关实战（如LLM、RAG）
- 展示顶会论文或Kaggle等竞赛成绩，体现技术深度
- 强调业务落地效果，用量化指标说明算法带来的商业价值
- 补充LLM和RAG管线实践，熟悉多智能体系统
- 学习电商领域知识（商品、商家、促销等），提升业务敏感度
- 强化工程能力，如分布式训练、模型部署等
面试指南
- 明确问题目标和业务背景，提出候选方案并解释选择理由
- 强调数据驱动，通过实验和A/B测试验证效果
- 展示系统思维，考虑工程可行性和线上效果
- 如何用LLM解决商家内容生成问题？请设计一个方案
- 设计一个商家增长预测模型，你会如何选择特征和评估指标？
- 介绍你曾经的一个NLP项目，遇到的最大难点和解决方案
- 如何评估促销策略对商家增长的效果？
- 谈谈你对RAG（检索增强生成）的理解和应用经验
匹配度报告
71
综合匹配度
字节国际电商算法岗，前沿LLM技术，薪资优厚，但工作强度大。
适合人群
适合追求技术成长和高薪的算法工程师，能接受一定工作强度。
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70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资在业内具有竞争力，尤其算法岗，但职位未明确薪资范围，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
使用前沿LLM技术，业务场景丰富，成长空间大，适合技术驱动型人才。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、大语言模型、多智能体、RAG、深度学习、NLP、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
杭州现场办公，字节跳动工作强度通常较大，未提及弹性工作或远程。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
电商行业高速增长，技术应用直接促进商业发展，但社会使命感一般。
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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