字节跳动
推荐算法工程师-国际电商
推荐算法工程师-国际电商
发布于 大约 2 个月前普通员工/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
软件工程
个性化推荐
多任务学习
推荐系统
深度学习
电商
PyTorch
TensorFlow
XGBoost
AI 估算 · 40k–70k
字节跳动大厂，推荐算法核心岗位，薪资竞争力强，技术栈前沿，结合上海市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责字节跳动国际电商业务的推荐算法优化，包括直播推荐、新用户推荐、冷启动等，通过深度学习、多任务学习等技术提升推荐效果，构建良性电商生态
要求扎实的机器学习基础和编码能力，有推荐系统或相关领域经验者优先
最低要求
扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力
机器学习基础扎实，熟悉CF、MF、FM、word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型
熟悉以下任何一个开源工具：XGBoost、TensorFlow、PyTorch
熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境
具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神
工作职责
千万~亿级规模的电商个性化推荐算法的优化，主要包括Feeds的电商直播推荐、新用户推荐、直播冷启动、长期价值建模、体验优化等工作
通过表征学习、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到好的主播和优质的货品
挖掘和分析海量行为数据，进行长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测、探索，提升推荐的精准性和发现性
通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播，构建良性的循环机制，优化内容电商生态
结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统
优先资格
有个性化推荐、广告、信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域研究或者项目实践经验的优先
在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大厂平台，资源丰富，技术氛围浓厚，成长空间大
- 国际电商业务快速增长，有机会影响全球用户，职业前景广阔
- 工作强度较大，可能需要应对高并发和快速迭代的需求
- 对算法和工程能力要求高，需要持续学习前沿技术
- 业务复杂度高，需要深入理解电商场景和用户行为
缺点 / 挑战
- 核心业务岗位，技术挑战大，能接触到亿级规模推荐系统，提升技术深度
- 适合技术功底扎实、热爱挑战、希望在推荐算法领域深耕的工程师，尤其对电商场景感兴趣者
角色解读
- 从算法工程师成长为推荐系统架构师，负责大规模系统的设计与优化
- 向技术专家或团队管理方向发展，领导核心算法团队
- 横向拓展至搜索、广告等相邻领域，或深入业务成为业务算法负责人
- 优化亿级电商推荐算法，包括直播、新用户、冷启动等场景，提升用户匹配效率
- 利用深度学习、多任务学习等技术建模用户长期兴趣，挖掘潜在偏好
- 自动挖掘优质商品和主播，优化内容电商生态，实现业务增长
- 扎实的机器学习基础，熟悉CF、FM、DNN等经典模型，熟练使用TensorFlow或PyTorch
- 优秀的编程能力，精通C++和Python，熟悉Linux开发环境及大数据处理
- 具备推荐系统或相关领域项目经验，有顶会论文或竞赛经历更佳
申请策略
- 详细了解字节电商的业务特点，面试中展示对内容电商的理解
- 准备一个完整的推荐系统项目案例，从数据、模型到评估的完整流程
- 突出推荐系统或相关领域的项目经验，特别是大规模数据处理和模型优化成果
- 强调对深度学习模型的熟练掌握，如DNN、Wide&Deep等，并展示实际应用案例
- 如有顶会论文或竞赛获奖，务必列出，体现学术或工程能力
- 补充C++/Python的工程能力，熟悉Linux环境下的开发调试
- 学习TensorFlow/PyTorch的分布式训练和模型部署，了解电商推荐中的冷启动、多目标优化等常见问题
面试指南
- 针对项目类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化成果
- 对于算法设计问题，先阐述理论背景，再结合实际业务场景提出方案，考虑可行性
- 请介绍一个你独立负责的推荐系统项目，包括难点和解决方案
- 在亿级用户场景下，如何设计冷启动策略？
- 谈谈你对多任务学习在推荐中应用的理解，有哪些常用模型？
- 如何评估推荐系统的效果？有哪些离线指标和在线指标？
- 你在使用TensorFlow/PyTorch时遇到过哪些性能问题？如何优化？
- 复习推荐系统的核心算法（如FM、Wide&Deep、DIN等）和评估方法
职位点评
73
综合评分
大厂核心算法岗，前沿技术栈，高成长但工作强度大。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其适合希望在推荐算法领域快速提升的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值65
薪资福利
85较高
字节跳动提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体数值，推测处于互联网大厂较高水平。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
92较高
该职位涉及亿级推荐系统和前沿算法（深度学习、多任务学习等），技术成长空间大，且大厂资源丰富，有清晰的晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、TensorFlow、PyTorch、XGBoost
业务类型profit_center
工作生活
50较低
字节跳动工作节奏普遍较快，JD未提及弹性工作或远程，推测以现场办公为主，WLB一般。
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
65中等
电商推荐算法直接影响用户体验和业务增长，具有一定社会价值，但主要服务于商业目标。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号让每个用户可以便捷的找到好的主播和优质的货品
创新程度积极采用新技术
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