字节跳动
国际化广告算法工程师-Ads Core
国际化广告算法工程师-Ads Core
发布于 大约 8 小时前普通员工/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
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
召回
广告排序
强化学习
机器学习
深度学习
生成式模型
粗排
AI 估算 · 35k–65k
字节跳动是头部互联网公司，国际化广告核心算法岗技术要求高，薪资处于行业上游，结合上海成本和岗位级别综合估算。
职位详情
关于这个职位
这是字节跳动国际化广告核心算法岗位，负责优化广告排序与变现效率，涉及召回、粗排、精排全链路，并探索强化学习、生成式召回等前沿技术
需要扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉TensorFlow或PyTorch，适合对广告算法有热情、追求技术深度的工程师
最低要求
具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，扎实的机器学习/深度学习理论和实践经验
熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉其底层架构和实现机制
优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情
对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神
工作职责
参与/负责字节跳动国际化业务广告排序算法优化，提升系统变现效率及客户体验
负责大规模广告系统的全链路优化（召回/粗排/精排），持续提升系统变现效率
充分感知客户反馈，通过全链路优化从根本提升客户体验，包括模型泛化/素材探索与利用/自动定向等
探索强化学习和生成式混排策略，在保障用户体验的约束下实现收入最大化，落地不同投放体裁的最优排序逻辑
研发生成式召回技术，捕捉用户在不同APP下的LifeLong行为意图，参与重构级联漏斗排序架构
优先资格
在广告和推荐场景有过模型或者客户生态相关工作经验
在相关会议（ICML & NIPS & ICLR，Recsys & KDD等）上发表过论文
有LLM/生成式AI/强化学习相关研究经验，或在推荐/广告场景有相关算法迭代经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台影响力大，国际化业务提供全球化视野
- 团队技术氛围浓厚，鼓励创新，有学术交流机会
- 薪资待遇优厚，股权激励等福利完善
- 工作强度大，互联网大厂普遍存在加班文化
- 广告算法复杂度高，需要持续学习新模型和新技术
缺点 / 挑战
- 接触大规模高并发广告系统，技术挑战性强，成长快
- 业务指标压力大，需要快速迭代和试错
- 适合对算法有浓厚兴趣、抗压能力强、追求技术挑战的工程师，尤其是有广告或推荐背景的候选人
角色解读
- 技术专家路线：在广告算法领域深耕，成为排序、召回等方向的专家
- 管理路线：带团队负责核心算法方向，晋升为技术主管或经理
- 横向发展：转向推荐、搜索等相邻领域，或涉及LLM、强化学习等前沿方向
- 负责国际化广告排序算法优化，包括召回、粗排、精排全链路，提升变现效率和用户体验
- 探索强化学习、生成式混排等前沿策略，在用户体验约束下实现收入最大化
- 研发生成式召回技术，利用用户跨APP行为意图，重构级联漏斗排序架构
- 与产品、工程团队协作，将算法模型落地到大规模广告系统中
- 扎实的编程能力、数据结构和算法基础，熟悉C++/Python等
- 深入理解机器学习/深度学习理论，有实际项目经验
- 精通TensorFlow或PyTorch之一，了解底层架构和实现机制
- 具备优秀的分析问题和解决问题能力，对技术有热情
申请策略
- 了解字节跳动的国际化产品矩阵，思考广告算法在不同场景下的挑战
- 准备一些关于如何平衡变现效率和用户体验的方案思路
- 突出广告/推荐相关的项目经验，特别是排序、召回等环节的优化案例
- 强调在深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）上的深入使用，如底层架构分析或自定义算子
- 展示在机器学习理论上的扎实功底，如对最新模型的原理理解
- 如果有论文或开源贡献，务必突出，这是加分项
- 复习强化学习（如PPO、DQN）和生成式模型（如LLM、Diffusion）的基础与应用
- 熟悉广告系统整体链路，了解CTR预估、竞价机制等
面试指南
- 对于项目经验类问题，采用STAR法则，侧重背景、行动、结果和数据指标
- 对于系统设计类问题，从目标、挑战、候选方案、权衡、最终选择逐步展开，展示结构化思维
- 对于前沿技术问题，先阐述基本原理，再结合业务场景给出应用思路，体现创新性
- 讲讲你在广告或推荐场景中做过的一个算法优化项目，如何评估效果？
- 如何设计一个广告推荐系统的召回阶段？有哪些召回策略？
- 在保证用户体验的同时最大化收入，你认为有哪些可行的建模方法？
- 你熟悉TensorFlow或PyTorch的底层机制吗？比如数据流、算子执行等
- 说说你对生成式召回或LLM在推荐中应用的看法
职位点评
75
综合评分
大厂核心广告算法岗，前沿技术驱动，薪资优厚，但工作强度和不确定性较高。
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
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意接受高强度工作换取平台和视野。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
字节跳动作为头部互联网公司，薪资待遇和福利在行业内具有竞争力，但JD未明确具体数字，综合判断补偿性动机满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-65K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及前沿技术（强化学习、生成式召回、LLM），技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机得到很好的满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、强化学习、生成式模型、LLM、召回、排序
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位地点在上海，工作强度可能较大，JD未提及远程或弹性工作，生活化动机满足程度一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
广告算法直接影响公司收入，业务价值明显，但社会正面影响力有限，意义感动机中等。
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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