长鑫存储供给计划工程师 | Supply Planning Engineer(J13258)

Team Introduction: The ByteDance Recommendation Architecture Team is responsible for the design and development of the recommendation system architecture for ByteDance's related products. It ensures the stability and high availability of the system, optimizes the performance of online services and offline data streams, resolves system bottlenecks, and reduces cost overheads. The team also abstracts the common components and services of the system, builds the recommendation middle - office and data middle - office to support the rapid incubation of new products and enable ToB services. 团队介绍： 字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 课题背景： 在当今数字化时代，推荐系统已成为众多领域（如电商、信息资讯等）实现个性化服务、提升用户体验和竞争力的关键技术。然而，随着技术的不断发展和业务场景的日益复杂，推荐系统面临着诸多严峻挑战。 一方面，推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代，且系统状态动态变化，但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略，导致系统存在较多低效策略。同时，推荐系统依赖多种基础组件，其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难，日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力，亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面，随着电商行业等领域的激烈竞争，传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显，难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破，但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 此外，随着大模型的快速发展，推荐系统对用户行为序列数据的存储和质量要求不断提高，数据质量对模型性能的影响愈发关键。同时，模型规模的扩大和多模态数据的涌现，使得推荐系统在数据处理环节面临冗长、资源利用不合理以及传统数据处理框架难以满足多模态数据处理需求等问题。 课题挑战: 策略管理与优化：构建一套智能化系统，实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线，以及相关代码配置的下线。 自适应调优与故障诊断：针对推荐系统多样化业务负载，利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优，并探索自适应故障诊断方案，提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力。 成本与效率平衡：在推荐系统应用生成式技术时，解决模型训练和运行的高成本问题，平衡成本与效率，在有限资源下实现高效推荐。 全域数据处理：应对电商等横向全域场景下海量异构数据，提升和保障数据质量与准确性，标准化供给数据给全域推荐模型，并实现低成本跨端服务，同时，确保数据隐私与安全，合规使用数据。 数据存储与质量提升：研发低成本高性能存储引擎，设计灵活的Schema Evolution机制，实现数据高并发实时写入与训推一致性，深入探究数据质量与模型预测性能的量化关系，构建基于DCAI理念的数据和模型相关性分析工具及训练数据自动化处理链路。 多模态数据与异构计算：构建适用于推荐系统的多模态数据异构计算处理框架，解决数据读取、框架整合、高性能算子编排等问题，提高数据处理和模型训练效率，建立以Python为核心的开发者生态。 推荐大算力模型效率优化：随着大模型在CV/NLP/多模态以至于AGI领域的不断突破，推荐场景下的大算力驱动能够帮助模型更全面深刻理解用户偏好，进而更好地理解用户需求，挖掘用户潜在兴趣，进而带来更好地用户体验。更大规模的推荐模型需要更大的算力，如何平衡好算力开销和效果收益，需要架构和算法工程师深度Co-Design。

项目介绍：抖音产品工程师计划是面向全球具备技术能力的产品经理专属人才计划。在AI发展驱动下，我们寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”和“技术”的界限，在高挑战的业务实战中亲手用代码实现产品构想。加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义AI时代的产品未来！ 团队介绍：抖音搜索是抖音的核心产品能力之一，满足用户找内容、找商品、找服务、找经验、找人等多元需求，基于海量的内容和商品供给、领先的意图识别和产品能力，用户搜索规模保持高速增长，快速成为中国第一梯队的移动搜索平台。抖音搜索业务体系完善，涵盖内容、电商、生活服务、推荐、交互、数据分析等多个方向。AI大模型和抖音内容生态的结合，会给抖音搜索带来的新的增长动力！ 1、负责抖音生活服务搜索增长，通过搜索功能提效、推荐策略调优等多种方式，实现业务增长目标； 2、深入理解生活服务行业和搜索用户需求，进行产品功能创新，针对各场景设计合理的机制策略； 3、通过用户调研、数据分析等方式，发现新的产品增长点。

项目介绍：抖音产品工程师计划是面向全球具备技术能力的产品经理专属人才计划。在AI发展驱动下，我们寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”和“技术”的界限，在高挑战的业务实战中亲手用代码实现产品构想。加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义AI时代的产品未来！ 团队介绍：抖音致力于打造一个开放、积极、多元、友善的平台，鼓励表达、沟通和记录，激发创造，丰富人们的精神世界，让现实生活更美好。我们通过AI算法驱动的个性化推荐与智能创作工具，满足用户表达、学习、娱乐、社交、消费等需求。回顾抖音一路走来的历程，我们在帮助亿万用户记录美好生活的过程中，努力变得更好。 1、负责AI抖音产品策略设计，通过数据和案例洞察用户需求和痛点、体验路径理想态与目标设定，设计并不断完善策略体系； 2、挖掘理解兴趣内容消费、搜索等场景下的用户需求，在内容推荐、搜索体验、增长等模块策略，结合内容供给、流量分发、画风与体验等视角定义评估指标体系和优化目标； 3、能够结合大模型应用在策略设计的各个环节，直接带来用户体验或产生局部策略效率优化； 4、协调内外部资源，积极驱动及协同研发、运营等相关部门，有效推进并解决问题，保证项目高质量落地，不断梳理和优化业务流程。

项目介绍：抖音产品工程师计划是面向全球具备技术能力的产品经理专属人才计划。在AI发展驱动下，我们寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”和“技术”的界限，在高挑战的业务实战中亲手用代码实现产品构想。加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义AI时代的产品未来！ 团队介绍：抖音致力于打造一个开放、积极、多元、友善的平台，鼓励表达、沟通和记录，激发创造，丰富人们的精神世界，让现实生活更美好。我们通过AI算法驱动的个性化推荐与智能创作工具，满足用户表达、学习、娱乐、社交、消费等需求。回顾抖音一路走来的历程，我们在帮助亿万用户记录美好生活的过程中，努力变得更好。 1、负责抖音小游戏&直播玩法策略运营相关工作，对用户在短视频、直播等场景内容消费行为进行数据分析，监控流量转化漏斗，挖掘内容分发效率优化方向； 2、参与业务指标的梳理及建设，对异常数据进行监控归因，协同业务运营分析分发流量问题，帮助业务看清关键问题； 3、参与实验策略制定、内容画风分析等相关工作，协同供给&分发牵引优化内容生态，协助分发策略迭代； 4、统计和分析产品各项数据指标，识别关键指标下钻归因，针对性提出策略优化建议并推进落地。