字节跳动推荐算法高级工程师-智能服务
任职要求
1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，3年及以上工作经验； 2、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、广告、搜索引擎相关领域有经验者优先； 3、熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架； 4、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； 5、具备较好的沟通协作和项目管理能力。 加分项： 1、具备优秀的工程能力，有大规模数据处理经验者优先； 2、有国际顶级会议(KDD/ICML/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)Paper发表者优先。
工作职责
1、支持互娱研发业务（包括并不限于抖音、直播、剪映、醒图等），结合推荐算法，提升产品转化效率，改善用户体验，探索更高效的体验模式，提升业务生态健康程度等； 2、参与优化模型和算法服务的计算性能，支撑高QPS的分布式算法应用； 3、参与亿级规模的短视频APP和直播的道具/特效/美颜/模板的个性化推荐算法的优化； 4、独立负责业务中的一个模块，与产品、工程研发团队深度合作，理解业务发展，制定推荐策略的目标； 5、调研业内领先的AI技术解决方案，结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。
1、支持互娱研发业务（包括并不限于抖音、直播、剪映、醒图等），结合推荐算法，提升产品转化效率，改善用户体验，探索更高效的体验模式，提升业务生态健康程度等； 2、参与优化模型和算法服务的计算性能，支撑高QPS的分布式算法应用； 3、参与亿级规模的短视频APP和直播的道具/特效/美颜/模板的个性化推荐算法的优化； 4、独立负责业务中的一个模块，与产品、工程研发团队深度合作，理解业务发展，制定推荐策略的目标； 5、调研业内领先的AI技术解决方案，结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。
1、负责应用市场、游戏中心和智慧服务等场景的搜索推荐广告算法模型的迭代，降低预估偏差，提升模型效果； 2、负责搜索推荐策略迭代，包括但不限于召回、排序、重排和混排。参与机器学习引擎和特征引擎的研发，提升训练、推理和样本的性能，降低相关成本； 3、参与特征平台和模型平台的产品规划设计，推动机器学习平台使用体验提升，赋能算法模型迭代效率提升。
1、负责权益增量建模、权益推荐模型、优惠策略优化、权益最优化分配等核心算法的设计与实现，应用在营销场景（优惠/补贴发放、权益排序等）中提升用户留存转化、GMV及ROI； 2、结合业务场景，开发及优化权益增量Uplift、券领取核率预估、券引导GMV预估、权益补贴等模型，驱动营销活动精准化； 3、探索LLM、AI Agent、强化学习等前沿技术方向在营销领域的应用，通过copilot形式为业务同学提供智能服务，实现营销预算的算法全托管。
AE 推荐算法团队负责AliExpress所有推荐类相关产品的算法研发，包括商品信息流、图文、短视频等众多场景的推荐，致力于用AI先进技术对商品&内容进行挖掘和理解，提升流量分发效率和用户体验，服务于全球243个国家数十亿消费者: 1. 负责跨境电商场景中的用户理解，利用超大规模深度学习对用户长短期兴趣进行建模与实时意图预测 2. 负责推荐商品召回，包括i2i召回、深度个性化召回、多兴趣表达与匹配等 3. 负责优化推荐排序大模型，利用大规模深度学习技术对商品进行表征&个性化排序 4. 负责推荐流量机制与策略研发，包括新品、新用户的投放策略与调控机制