字节跳动
推荐算法工程师/专家-国际电商
推荐算法工程师/专家-国际电商
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
深度学习
PyTorch
TensorFlow
XGBoost
用户行为分析
电商
多任务学习
迁移学习
推荐算法
AI 估算 · 35k–65k
字节跳动电商推荐算法岗，技术难度高，市场竞争力强，薪资具有较强吸引力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动国际电商的个性化推荐算法优化，涉及亿级用户规模的Feeds电商直播推荐、新用户推荐、冷启动及长期价值建模等
你将通过深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升推荐精准性，并挖掘用户行为数据优化推荐生态
适合具备扎实机器学习基础和推荐系统背景的算法工程师
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
参与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地找到好的主播和优质的货品
挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，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
- 推荐算法是核心业务，团队资源充足，有机会接触前沿技术如多任务学习、迁移学习
- 电商业务增长迅猛，岗位重要性高，职业前景广阔
- 推荐系统效果依赖大量实验和迭代，需要较强的耐心和细致度
- 对算法深度和工程能力要求高，需持续跟进学术前沿
- 适合技术扎实、对推荐系统有热情、希望在大平台快速积累经验的算法工程师
缺点 / 挑战
- 字节跳动平台大，数据量和业务复杂度高，技术挑战性强，个人成长快
- 工作强度大，互联网大厂节奏快，可能面临较大压力
角色解读
- 可向推荐算法专家或技术Leader方向发展，主导亿级规模推荐系统架构
- 可在字节体系内横向转岗至广告、搜索等算法团队，拓宽技术视野
- 积累电商领域推荐经验后，可向AI产品经理或技术管理岗位转型
- 负责电商场景下的推荐算法优化，涉及直播推荐、新用户冷启动、长期价值建模等核心业务
- 通过深度学习、迁移学习、多任务学习等方法提升推荐精准度和生态健康度
- 分析和挖掘海量用户行为数据，进行兴趣建模与潜在意图预测，优化推荐体验
- 扎实的机器学习基础，熟悉CF、FM、DNN、Wide&Deep等经典推荐模型
- 熟练掌握C++和Python，具备Linux开发经验，熟悉TensorFlow或PyTorch
- 具备优秀的数据分析和问题解决能力，了解推荐系统评价指标与A/B测试
申请策略
- 研究字节跳动的推荐产品（抖音、TikTok电商），思考其推荐策略
- 准备好分享自己最成功的算法项目，包括难点和解决方案
- 突出推荐系统相关项目经验，特别是电商、直播或社交推荐场景
- 强调算法模型优化效果，如CTR/CVR提升、用户留存改善等量化指标
- 展示编程能力，如C++/Python高性能代码实现、大规模数据处理经验
- 复习并深入理解Wide&Deep、DIN、DIEN等进阶推荐模型
- 动手实现一个完整的推荐系统 pipeline，包括特征工程、模型训练、线上serving
面试指南
- 对于项目介绍类问题，建议使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出自己的贡献和量化成果
- 对于模型原理问题，先解释核心思想，再对比优缺点，最后联系实际应用场景
- 对于系统设计问题，从数据流、模型架构、线上部署全链路思考，注意权衡效果与成本
- 请介绍一个你优化过的推荐系统项目，包括数据、模型、效果
- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？给几种思路
- Wide&Deep模型相比纯DNN有什么优势？适用场景是什么？
- 在大规模推荐场景下，如何保证模型的训练和推理性能？
- 你如何看待多任务学习在推荐中的应用？请举例说明
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂核心推荐算法岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
该岗位最适合追求技术成长、渴望在推荐算法领域深耕的求职者，对薪资要求高但能接受高强度工作。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
字节跳动作为大厂，提供具有竞争力的薪资和福利，但JD中未明确具体金额，评估为高薪酬区间。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及前沿深度学习、多任务学习等技术，业务复杂度高，成长空间大，是技术专家的理想平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、迁移学习、多任务学习、推荐系统、表征学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，互联网大厂通常工作强度大，JD未提及弹性工作或WLB，生活平衡挑战较大。
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
70中等
电商推荐算法间接促进商业增长，但社会使命感不强，属于中性影响。行业处于高速增长期，技术驱动。
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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