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字节跳动
广告算法工程师-抖音电商

广告算法工程师-抖音电商

发布于 大约 2 个月前

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
软件工程
Llm4Rec
召回
强化学习
推荐算法
生成式召回
粗排
TensorFlow
双塔模型

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动核心电商业务,AI算法岗位需求旺盛,薪资具有竞争力,但需承担较大业务压力。

职位详情

关于这个职位

该职位负责抖音电商广告的召回和粗排算法研发,需要优化千万到亿级规模的流量分发效率

你将应用生成式召回、LLM4Rec、强化学习等前沿技术,与产品和工程团队协作,解决广告系统中的核心技术挑战,直接推动商业增长
适合有推荐系统经验、追求技术深度和业务影响力的算法工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业,具备扎实的机器学习、深度学习、数据挖掘理论基础

年及以上推荐算法、计算广告、搜索引擎相关研发经验,有工业级召回、粗排模块全流程研发与落地经验者优先
精通主流推荐算法与模型框架,熟练掌握双塔、序列模型、深度匹配模型等经典召回、粗排算法,精通LR/GBDT/DeepFM/DIN/MMOE/Transformer等主流模型结构与优化方法
熟练使用Python/C++,精通TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架,能够独立完成算法方案设计、离线实验、线上落地与效果复盘的全流程工作

工作职责

参与千万~亿级规模的电商内容场景广告召回、粗排模块算法研发与系统优化,搭建并迭代领先的召粗技术体系,支撑广告全场景流量分发效率与核心商业增长目标达成

主导前沿推荐算法创新与落地,聚焦生成式召回、LLM4Rec、强化学习等方向,解决广告召粗场景核心技术痛点,构建技术壁垒
结合内容场景广告特性,设计贴合业务的召粗算法方案,优化模型结构、特征体系及在线推理链路,提升召粗匹配精准度与分发效率,打通召粗至精排的全链路协同
深入业务全链路,与产品、工程等跨团队协同,拆解业务痛点与增长机会,设计端到端算法解决方案并推动落地,基于数据反馈持续迭代优化

优先资格

有工业级召回、粗排模块全流程研发与落地经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动核心业务,资源投入充足,项目影响力大
  • 接触生成式召回、LLM4Rec等前沿技术,保持技术领先
  • 召回粗排对精度和效率要求极高,优化难度大
  • 跨团队协作频繁,需要较强的沟通和项目管理能力
  • 适合有推荐系统经验,追求技术深度和业务影响力,能够承受高强度工作节奏的算法工程师

缺点 / 挑战

  • 参与亿级规模系统,技术挑战大,能快速积累工业级经验
  • 业务压力大,需要快速迭代和持续优化,工作节奏较快

角色解读

  • 深耕推荐系统领域,成为召回/粗排方向的专家
  • 积累业务理解,向技术Leader或架构师方向发展
  • 横向拓展至精排、广告全链路,或转向LLM、多模态等前沿方向
  • 负责抖音电商广告的召回和粗排算法研发与优化,提升流量分发效率
  • 应用生成式召回、LLM4Rec、强化学习等前沿技术,解决广告系统核心技术痛点
  • 与产品、工程团队紧密协作,设计端到端算法方案并推动落地,持续迭代
  • 扎实的机器学习和深度学习理论基础,熟悉常见推荐算法
  • 精通双塔、序列模型、DeepFM、DIN、MMOE、Transformer等主流模型
  • 熟练使用Python/C++及TensorFlow/PyTorch等框架,能独立完成算法研发全流程
  • 有工业级召回或粗排模块的实际落地经验

申请策略

  • 准备2-3个完整的项目案例,清晰描述问题、方案、实验结果和线上收益
  • 了解抖音电商的广告业务特点,在面试中体现对业务增长的理解
  • 突出推荐系统项目经历,特别是召回、粗排模块的研发和落地
  • 展示在双塔、Transformer等模型上的实际应用和优化效果
  • 强调大规模数据处理和工程优化能力,如千万级QPS、毫秒级延迟
  • 学习生成式召回、LLM4Rec等最新方向,阅读相关论文和开源实现
  • 深入理解广告系统业务逻辑,包括CTR/CVR预估、竞价机制等

面试指南

  • 技术问题:先阐述原理,再结合实际项目经验说明优化策略和效果
  • 业务问题:强调数据驱动,从业务痛点出发,展示与团队协作的案例
  • 请详细介绍一下双塔模型在召回中的应用及其优缺点
  • 如何优化粗排模型的精度和效率?请举例说明
  • 你对生成式召回有什么理解?如何看待它在广告场景中的潜力?
  • 如何处理广告场景下的冷启动问题?
  • 团队协作中如何与产品确定算法目标?
  • 复习推荐系统经典论文和最新进展,特别是召回和粗排方向

职位点评

75
综合评分

字节抖音电商核心算法岗,前沿技术栈,薪资优厚但节奏快。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估,方便横向比较。

更适合这类人
适合追求技术成长和高回报,能接受高强度工作的求职者。
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90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

85较高

字节跳动提供具有竞争力的薪资和福利,包括五险一金、年终奖等,满足物质需求。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展

90较高

职位涉及生成式召回、LLM4Rec等前沿技术,提供巨大的成长空间。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式召回、LLM4Rec、强化学习、推荐系统、Transformer
业务类型profit_center

工作生活

40较低

字节跳动工作强度较大,可能需要加班,但办公地点在北京核心区,有一定的便利性。

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

70中等

抖音电商是高速增长业务,算法优化直接贡献商业价值,但社会意义相对中性。

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
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