字节跳动推荐架构工程师-电商
任职要求
1、扎实的编程和算法基础，熟练掌握C/C++、Java、Python等编程语言； 2、有优秀的设计和代码习惯，对解决具有挑战性问题充满激情； 3、对在线或离线架构具有浓厚兴趣及…
工作职责
1、负责电商推荐架构的持续改进，设计和实现合理的离在线架构； 2、持续优化推荐系统性能与稳定性，建设完备的降级和容灾机制； 3、抽象通用模块，推动电商推荐平台建设，快速支持大促等场景的快速接入； 4、构建完善的Debug能力体系，提升问题分析与追查的效率； 5、学界及业界的新技术预研与落地。
加入我们，您将参与构建支撑贝壳业务商业化的核心平台系统。商业化聚焦商城交易标准化中台能力、混合支付能力、贝壳币账户管理体系相关平台能力建设，并支撑新房、二手、租赁等业务流量商业化线上化能力建设。您将有机会深度参与: 1、参与商城交易标准化中台能力建设，如:商品库、订单、支付及B端管理系统； 2、参与贝壳币系统能力建设，如：账户管理、预算管理等； 3、参与业务流量商业化线上化能力及B端管理系统建设，如：新房CPT、二手潜客包CPL、会员等流量产品能力建设。
加入我们，您将参与构建贝壳业务(新房、二手、租赁、家装、商办等)基础设施商机平台。建设基于流量分发引擎的一站式商机分配业务解决方案和完善的B端精细化运营管理系统。您将有机会深度参与： 1、参与承载日均15亿+展位流量的分发引擎智能化升级，探索和应用A技术，夯实平台能力，助力业务目标达成； 2、参与建设一站式指标计算与管理平台，提升商机分配策略构建、数据经营分析效率； 3、参与迭代平台核心服务与系统，如:推荐策略开放平台、测算仿真平台、商机数据服务、效果溯源服务等； 4、参与大流量、高并发、海量数据处理相关大型分布式系统架构升级。
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果； 3、持续关注前沿技术发展方向，参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚； 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；