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字节跳动
推荐算法工程师-国际电商
立即应聘

推荐算法工程师-国际电商

发布于 1 天前

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
TensorFlow
XGBoost
推荐系统
个性化推荐
电商
多任务学习

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

匹配度报告

73
综合匹配度

大厂核心算法岗,前沿技术栈,高成长但工作强度大。

适合人群
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。
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92
工作生活50
使命价值65

薪资福利匹配

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)

成长发展匹配

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

工作生活匹配

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)

使命价值匹配

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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