字节跳动
电商平台治理算法工程师-国际电商
电商平台治理算法工程师-国际电商
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
深度学习
数据挖掘
GO
特征工程
多模态
图算法
大模型
风控建模
电商治理
AI 估算 · 20k–35k
字节跳动算法岗薪资有竞争力，北京市场月薪约20-35K，15薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建字节跳动国际电商平台的治理算法，包括商品违规识别、商家风险评估和多模态内容检测
需要机器学习与风控背景，与产品、运营团队协作，保障平台生态健康
最低要求
计算机、统计、数学或相关专业本科及以上学历
至少1年机器学习、风控建模、反欺诈或相关算法方向经验
扎实的机器学习与深度学习理论基础，具备建模实战经验
熟悉数据挖掘、大模型应用、图算法或风控建模中的至少一个方向
熟练掌握Python，熟悉Linux环境下的Go或C++开发
具备优秀的分析能力和问题解决能力，具备数据驱动思维，良好的沟通能力与团队合作精神
工作职责
构建并优化用于商品治理的机器学习/深度学习模型，包括违虚假宣传识别及低质商品判定等
设计商家治理相关的智能风险识别系统，包括异常行为检测、商家劣质评分及风险画像构建
构建多模态算法（文本、图像、视频），识别商品详情页、店铺页面中的违规行为
构建风险管控与流量干预策略，在生态公平与商家成长之间实现平衡
设计可扩展的实时与离线特征工程体系，支持大规模商品与商家数据建模
与产品、规则、运营及工程团队密切合作，将算法能力落地为稳定高效的治理系统
优先资格
具备电商商品治理、商家风险管理或平台合规系统经验
有多模态建模或图算法风控经验
在会议发表论文或获得国际竞赛奖项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 电商治理是热门方向，积累风控和多模态宝贵经验
- 团队技术氛围浓厚，与优秀同事合作成长快
- 风控模型需持续对抗恶意行为，维护成本高
- 跨团队协作频繁，沟通协调要求高
- 适合对电商风控和机器学习有热情、喜欢解决实际问题的候选人
缺点 / 挑战
- 字节跳动平台大，业务场景复杂，技术挑战高
- 业务压力大，可能需要快速迭代应对违规变化
角色解读
- 向算法专家或技术Leader方向发展
- 深耕电商风控或AI治理赛道，成为领域专家
- 可转向产品、架构或管理岗位
- 构建商品治理模型，识别虚假宣传和低质商品
- 设计商家异常行为检测和风险画像系统
- 开发多模态算法检测图文视频违规内容
- 制定风控与流量干预策略，平衡公平与增长
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础
- 精通Python，熟悉Go或C++开发
- 熟悉数据挖掘、大模型、图算法或风控之一
- 优秀的分析能力与跨团队沟通协作能力
申请策略
- 提前了解字节电商治理业务和产品矩阵
- 准备算法与业务结合的具体案例，体现业务理解
- 突出机器学习项目，特别是风控或反欺诈相关
- 展示多模态或图算法项目经验
- 强调编程能力（Python/Go/C++）
- 如有论文或竞赛获奖务必提及
- 补充大模型应用知识，如LLM在风控中的使用
- 学习图神经网络或风控建模常用方法
面试指南
- 用STAR法则清晰叙述项目背景、任务、行动、结果
- 结合业务场景提出方案，强调效果评估和迭代优化
- 展示数据驱动思维，用指标说话
- 介绍一个你负责的风控建模项目，包括目标、方法和效果
- 如何设计一个商品虚假宣传检测模型？考虑哪些特征？
- 处理过数据不平衡吗？常用哪些方法？
- 多模态信息如何融合？请举例
- 如何平衡治理的严格程度与商家体验？
匹配度报告
78
综合匹配度
字节跳动国际电商算法岗，前沿技术栈，薪资优厚，要求风控背景，工作强度视项目而定。
适合人群
最适合追求技术成长和高薪回报的求职者，对工作生活平衡要求不高。
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60
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为头部互联网公司，薪资福利处于市场领先水平，但JD未详细说明具体待遇，实际薪酬和福利优厚。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及多模态、大模型、图算法等前沿技术，能深度参与电商核心治理业务，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、多模态、图算法、大模型、风控
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
现场办公，未提及弹性工作，互联网行业工作强度可能较大，但JD未明确加班要求。
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
75中等
电商治理对平台生态公平有正面作用，行业增长快，技术迭代积极，但社会影响偏向商业。
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
Watch Jobs