高级/资深推荐算法工程师-生活服务

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师到技术专家，深入推荐系统架构和前沿研究
• 管理方向：可晋升为技术Leader，带领团队攻克业务难题
• 业务方向：结合生活服务业务，成为行业解决方案专家
• 负责抖音生活服务推荐系统的核心算法优化，提升用户体验和业务转化
• 将深度学习、图神经网络等前沿技术应用于短视频和直播推荐场景
• 与产品和运营团队协作，针对不同行业需求定制推荐解决方案
• 探索多任务学习、模型压缩等方向，解决实际业务中的技术难题
• 扎实的编程能力和算法基础，精通至少一种编程语言
• 深入理解机器学习与推荐系统，熟悉深度学习框架
• 掌握图神经网络、多任务学习、多模态等至少一种前沿技术
• 具备良好的沟通能力和团队协作精神，能跨部门推进项目

申请策略

• 字节跳动非常看重技术深度和项目落地能力，建议在简历中量化项目成果
• 关注抖音生活服务业务动态，在面试中展现对业务的理解
• 突出推荐系统相关项目经验，尤其是短视频、直播或本地生活场景
• 展示深度学习、多任务学习、图神经网络等具体技术应用案例
• 强调编程能力和算法竞赛、开源贡献等成果
• 如有业界知名公司推荐算法岗位经历，重点突出
• 复习推荐系统核心算法（协同过滤、矩阵分解、FM/DeepFM等）
• 系统学习TensorFlow/PyTorch框架，并动手实践

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)描述项目
• 从问题定义、算法原理、实验设计、效果分析四个方面回答技术问题
• 先阐述基础概念，再结合实际业务场景说明你的思考
• 请详细介绍你参与的一个推荐系统项目，包括算法选择、优化过程和最终效果
• 如何解决推荐系统中的冷启动问题？请结合实际场景
• 请解释多任务学习在推荐中的应用，并给出一个具体例子
• 在排序阶段，你是如何平衡CTR和CVR目标的？
• 对于抖音生活服务的推荐，你认为有哪些独特挑战？如何应对？