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字节跳动
广告算法工程师(激励方向)-端变现
立即应聘

广告算法工程师(激励方向)-端变现

发布于 大约 20 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
深度学习
PyTorch
强化学习
TensorFlow
因果推断
推荐系统
广告算法
运筹优化
Uplift模型

AI 估算 · 35k–65k

字节跳动为互联网头部大厂,该岗位为算法核心岗,技术要求高,市场薪资竞争力强,预估月薪含年终奖约15个月。

职位详情

关于这个职位

这是一个在字节跳动端变现团队的核心算法岗位,负责抖音、今日头条等亿级产品的广告变现和用户增长

你将运用深度学习、强化学习、因果推断等技术优化激励策略,提升广告营收和用户留存
团队技术氛围浓厚,拥有海量数据和超大规模训练框架,适合想在广告算法领域深耕的工程师

最低要求

具备优秀的编码能力,拥有扎实的数据结构与算法功底

熟悉常用机器学习工具及深度学习编程框架(TensorFlow/PyTorch)
熟悉任意一种常见领域算法或有相关工作经验,包括因果推断、推荐、广告、搜索、NLP等
对技术充满热情,热衷于将前沿基础理论与算法落地,解决真实业务问题

工作职责

参与抖音、今日头条、番茄小说等亿级用户规模产品的变现、增长工作,聚焦流量优化、激励补贴以及长期价值建模,实现广告营收的提升以及用户留存的优化

运用深度学习、强化学习、因果推断、运筹优化、Policy Learning等技术提升个性化激励准确度,通过算法建模实现激励与流量的高效协同,落地前沿研究成果,持续推动字节跳动用户的LTV提升
在超大规模深度学习框架下,参与模型、出价以及策略迭代,持续深入优化激励场景的CTR/CVR/Uplift模型,探索激励在广告与营销场景的业界最佳实践

优先资格

有智能补贴、智能定价、投放、推荐等相关领域或项目实践经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 团队商业化核心,直接贡献营收,绩效影响明显,容易获得高回报
  • 技术氛围浓厚,鼓励前沿研究落地,可发顶会论文,提升个人影响力
  • 算法模型复杂度高,需持续学习新方法,对自学能力和抗压能力要求高
  • 广告行业竞争激烈,模型需要不断迭代,容易陷入局部优化

缺点 / 挑战

  • 字节跳动海量用户和数据,为算法实验提供绝佳场景,技术挑战大、成长快
  • 业务压力大,激励策略直接影响营收,KPI导向明显,可能需要高强度工作
  • 适合技术栈扎实、热爱挑战、希望在商业变现算法领域深耕的工程师,同时能承受快节奏工作环境

角色解读

  • 技术纵深发展:从广告算法专家进阶为首席科学家,在激励、LTV建模等方向成为行业权威
  • 横向拓展:转岗至推荐、搜索、自然语言处理等相邻算法领域,拓宽技术广度
  • 管理路线:带领算法团队,负责端变现业务线的技术方向与团队建设
  • 负责抖音、今日头条等亿级产品的激励广告算法,通过补贴策略提升用户留存和广告营收
  • 使用深度学习、强化学习、因果推断等前沿技术建模,优化CTR/CVR/Uplift模型,实现激励与流量高效协同
  • 参与超大规模分布式训练框架下的模型迭代,落地智能定价、智能补贴等创新方案
  • 扎实的编程能力和数据结构算法基础,精通Python及深度学习框架TensorFlow/PyTorch
  • 熟悉因果推断、推荐、广告、搜索或NLP中至少一种领域算法
  • 具备运筹优化或强化学习知识,能对激励策略进行数学建模

申请策略

  • 内推成功率高,建议联系在字节的朋友或在脉脉上寻找内推
  • 面试前准备2-3个完整的项目案例,从问题定义到解决方案到效果,展示算法思维
  • 突出在广告、推荐或因果推断方向的项目经验,尤其是有激励、补贴、用户增长相关成果
  • 强调算法落地的量化收益,例如提升CTR、CVR或LTV的具体百分比
  • 展示编程能力和工程能力,如参与过大规模分布式训练或高并发系统
  • 复习强化学习(如DQN、PPO)和因果推断(如Uplift模型、DID)经典算法及工具
  • 熟悉字节常用技术栈如TensorFlow/PyTorch,并了解分布式训练框架(如BytePS)
  • 了解广告系统基础知识,包括竞价、出价策略、流量分配等

面试指南

  • 使用STAR法则:描述Situation、Task、Action、Result,突出技术细节和量化收益
  • 对于设计题:先明确问题边界(目标、约束),再提出候选方案,比较优劣并给出推荐
  • 对于开放题:展示思考过程,包括假设、建模、评估指标
  • 请介绍一个你通过因果推断优化广告效果的项目
  • 如何设计一个激励补贴策略以平衡用户留存和广告收入?
  • 在超大规模数据集上训练模型时,你如何优化训练速度和模型性能?
  • 解释Uplift模型与传统响应模型(如CTR)的区别,并给出应用场景
  • 如果激励预算有限,如何分配才能最大化LTV?

匹配度报告

69
综合匹配度

字节跳动算法核心岗,前沿技术栈、高薪资、强成长,但工作强度大、WLB一般。

适合人群
适合追求技术成长、薪资回报,且能接受高强度工作的求职者。
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95
工作生活40
使命价值55

薪资福利匹配

85较高

字节跳动为上市巨头,薪资水平在互联网行业处于顶尖水平,但JD未明确薪资具体范围,通常包含期权/股票,福利较好。整体补偿性动机满足度高。

薪资信号偏高 (35K-65K/月)

成长发展匹配

95较高

该岗位涉及多项前沿技术(深度学习、强化学习、因果推断),且有超大规模场景落地,个人技术成长空间极大。团队重视前沿研究,有发论文机会。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、强化学习、因果推断、运筹优化、Policy Learning、Uplift模型
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

JD未提及工作时间或WLB,但互联网大厂算法岗位普遍加班较多,且上海办公地点为市中心,通勤压力大。生活化动机满足度较低。

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)

使命价值匹配

55较低

广告变现业务直接服务于公司商业目标,社会影响力中性,但属于互联网核心盈利部门,行业前景稳定。创新性较强,但使命感一般。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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