字节跳动
推荐算法工程师-抖音
推荐算法工程师-抖音
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
机器学习
深度学习
数据结构
算法
模型压缩
图神经网络
多任务学习
推荐算法
多模态技术
AI 估算 · 35k–60k
核心业务推荐算法岗，技术难度高，市场稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责抖音推荐算法的研发与优化，利用深度学习、图神经网络等前沿技术提升推荐效果和用户体验
你将与来自国内外顶尖院校的同事合作，共同打造行业领先的推荐系统
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
对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新
优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神
熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先
工作职责
负责抖音的业务推荐算法工作，与来自国内外院校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验
将机器学习技术应用到抖音的场景业务，优化用户体验促进业务发展
研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题进行技术的探索和研究
和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展
优先资格
对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动核心业务，技术影响大，数据丰富
- 接触深度学习、图神经网络等前沿技术
- 薪资福利待遇优厚，平台资源丰富
- 业务复杂度高，需要快速迭代和优化
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，可能面临加班压力
- 技术竞争激烈，持续学习压力大
- 适合对推荐算法有热情、热爱技术挑战、希望在高速发展平台快速成长的工程师
角色解读
- 从算法工程师成长为技术专家或架构师
- 可转向技术管理方向，带领团队
- 在推荐领域深耕，成为行业顶尖人才
- 负责抖音推荐系统的算法设计与优化，提升推荐效果和用户体验
- 应用深度学习、图神经网络等前沿技术解决实际业务问题
- 与产品、运营团队协作，通过算法策略促进抖音生态繁荣
- 扎实的编程能力，熟练掌握数据结构和算法
- 深入理解机器学习、深度学习原理及常见模型
- 熟悉推荐系统、NLP或数据挖掘至少一个方向
申请策略
- 面试时结合抖音业务场景展示思考
- 了解字节技术文化，体现快速学习和创新精神
- 突出推荐系统或相关机器学习项目经验
- 强调算法实现细节和优化成果
- 展示编程竞赛、开源贡献或高质量论文
- 深入学习推荐系统经典算法（如协同过滤、FM、DCN）
- 动手实现前沿模型（如DIN、DIEN、MMOE）
- 熟悉字节跳动的技术栈，如Python、TensorFlow、PyTorch
面试指南
- 结合具体项目，从问题定义、方案设计、实验验证到效果分析，展示系统性思考
- 对于开放性问题，提出多种方案并比较优劣，体现权衡能力
- 请详细介绍一个你参与过的推荐系统项目，难点和解决方法
- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？
- 深度学习中的embedding如何设计？如何处理大规模稀疏特征？
- 多任务学习在推荐中的应用，如何平衡多个目标？
- 如何评估推荐系统的效果？有哪些线上和离线指标？
- 复习推荐系统经典论文和字节面试常考题
职位点评
69
综合评分
核心业务推荐算法岗，前沿技术栈，薪资竞争力强，但工作强度较大。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展、能够接受较快工作节奏的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
字节跳动薪资水平在业界具有较强竞争力，但具体待遇需面议，JD未明确薪酬。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位接触抖音核心推荐业务，技术栈前沿（深度学习、图神经网络等），成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、机器学习、深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to Rank、模型压缩、多模态技术
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点在深圳科技园，互联网大厂普遍节奏较快，JD未提及WLB。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
抖音处于高速增长赛道，但作为娱乐产品社会影响力一般，技术驱动业务。
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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