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字节跳动
达人增长算法工程师-国际电商
立即应聘

达人增长算法工程师-国际电商

发布于 大约 9 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
LLM
因果推断
推荐系统
后训练
Hive SQL
Uplift建模

AI 估算 · 35k–65k

高级算法工程师岗位,技术栈前沿,字节跳动大厂薪资竞争力强,月薪中位数约50k,16薪。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动国际电商的达人增长算法工程师,你将利用机器学习、因果推断和LLM技术,构建达人分级与智能补贴体系,优化达人全生命周期管理

通过Agent框架实现选品、创作等流程自动化,推动达人健康增长
适合对推荐系统、因果推断和LLM落地有热情的算法工程师

最低要求

熟悉常用的算法模型,对模型调优有一定实践经验

了解因果推断主流方法及Uplift建模
对反事实推断,Uplift建模等方向有过实践经验
或对推荐系统召回/排序/多样性/冷启动中一个或多个方向了解业界经典的模型和方法
对LLM相关知识有一定了解,理解大模型核心技术(模型结构、数据构成、训练Recipe等),包括但不限于后训练、RAG、Agent框架建设等
熟悉至少一门编程语言(C++/Java/Python),熟悉至少一种大数据计算工具(Hive SQL/Spark/Mapreduce),熟悉Linux开发环境
善于沟通,良好的团队合作精神
对新技术充满好奇,能够持续学习

工作职责

负责达人分级体系建设,通过潜力建模、LTV预估及达人画像体系,推动达人精细化运营

建设智能补贴算法流程,结合流量、折扣券、现金等不同形式对达人进行行为活跃度激励,提升达人短期行为积极性与表现,提升长期价值增长
负责达人诊断框架建设,结合因果推断进行因子挖掘、排序及方案关联,持续引导达人健康迅速成长
围绕达人全生命周期构建智能Agent,通过后训练、Agent框架搭建,完善Agent多轮对话、场景遵循、工具调用等核心能力,实现选品、创作等核心流程自动化决策和反馈,提升达人成长体验

优先资格

有个性化推荐、广告、搜索等相关领域的项目经验

有图网络、组合优化方向技术知识积累或项目经验
具备LLM相关PCT、Agent项目落地经验,在至少一个能力方向(如指令遵从、推理、工具调用、RAG等)有深入认知
具备SFT、DPO、RLHF、RLVR等后训练经验者优先
在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、CIKM、ICLR、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文
有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩
有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 使用最前沿的因果推断和LLM技术,个人技能快速提升
  • 字节跳动平台资源丰富,数据量大,算法迭代空间广阔
  • 团队技术氛围浓厚,有机会与顶级算法人才共事
  • 技术栈广泛(因果推断、推荐、LLM),学习曲线陡峭

缺点 / 挑战

  • 深度参与国际电商核心增长业务,技术挑战大,影响力直接
  • 业务指标导向强,需要快速交付可落地的算法方案,压力较大
  • 跨团队协作频繁,沟通成本较高
  • 适合追求技术前沿、喜欢挑战复杂业务问题、能承受快节奏的算法工程师

角色解读

  • 纵向晋升为算法专家或技术Leader,负责更复杂的增长策略
  • 横向拓展至推荐、广告、搜索等相邻领域,成为全栈算法人才
  • 长期可发展为AI Agent或LLM应用方向的技术负责人
  • 构建达人分级与画像体系,通过潜力模型和LTV预估实现精细化运营
  • 设计智能补贴策略,结合流量和券激励提升达人活跃度与长期价值
  • 开发因果诊断框架,挖掘影响因子并关联方案引导达人成长
  • 搭建LLM驱动的Agent,实现选品、创作等流程的自动化决策与反馈
  • 扎实的机器学习与模型调优经验,熟悉常见算法
  • 掌握因果推断方法(如Uplift建模)或推荐系统核心模块
  • 了解大模型核心技术(后训练、RAG、Agent框架)
  • 熟练至少一门编程语言(Python/Java/C++)及大数据工具(Hive/Spark)

申请策略

  • 在简历中明确写出如何用算法驱动业务增长的具体案例
  • 面试前了解国际电商业务模式和达人生态,准备业务理解相关回答
  • 突出因果推断或推荐系统的项目经验,尤其是落地效果和量化指标
  • 强调LLM相关实践(如Agent、后训练、RAG)的具体成果
  • 展示编程能力和大数据处理经验,说明在复杂数据场景下的解决方案
  • 如果发表过顶会论文或竞赛获奖,务必放在显眼位置
  • 补充因果推断(如Uplift模型)的理论与代码实践
  • 学习LLM后训练(SFT、DPO)和Agent框架(如LangChain)的搭建

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)清晰阐述项目细节
  • 对于算法设计问题,先明确目标,再讨论候选方案,最后对比选择
  • 展示系统性思考:从数据、模型、评估到上线全链路
  • 请介绍一个你使用因果推断方法解决实际问题的项目
  • 如何设计一个智能补贴策略来提升达人活跃度?请从算法角度说明
  • 大模型Agent在落地时有哪些挑战?如何解决指令遵从和工具调用问题?
  • 你如何看待推荐系统中的冷启动问题?有哪些常见解法?
  • 请讲一下你对Uplift建模的理解,以及与传统预测模型的区别

匹配度报告

72
综合匹配度

大厂核心增长岗位,前沿技术栈,高薪高压,成长机会极佳。

适合人群
适合优先看重技术成长和职业发展的求职者,愿意为高成长承受较高工作强度。
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95
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资福利处于行业顶尖水平,16薪加股票期权,但工作强度较大,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

岗位涉及前沿技术(因果推断、LLM、Agent),有大量学习和成长机会,晋升通道明确,发展性动机极强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈因果推断、Uplift建模、LLM、Agent、推荐系统、后训练、RAG
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

字节跳动工作压力大,普遍加班,且要求现场办公,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
加班情况明确要求弹性/高强度

使命价值匹配

70中等

电商行业处于高速增长期,岗位直接贡献业务增长,但社会影响力偏商业,意义感中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新(行业首创)
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