字节跳动计算机视觉算法工程师-抖音电商
任职要求
1、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、OCR、图神经网络、多模态、无监督和自监督学习等； 2、熟悉TensorFlow / PyTorch / MXNet其中一种或多种框架模型的训练和部署，了解混合精度训练、分布式训练等训练加速方法； 3、熟悉模型压缩加速的最新研究和技术进展，包括但不限于模型量化、剪枝、知识蒸馏等，以及TensorRT等inference框架； 4、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet，ICPC，NOI/IOI等比赛获奖者优先； 5、了解AutoML相关算法，有网络结构或超参自动搜索经验者为佳； 6、熟悉大数据相关框架和应用 MR/Spark 等优先； 7、实践动手能力强，相关竞赛和顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。
工作职责
团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； 愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。 1、负责电商场景下计算机视觉相关模型的优化与迭代，包括商品图像细粒度分类、商品物体识别、商品主体识别、特征抽取、logo检测、品牌识别等，优化商家商品上下架流程； 2、负责电商短视频和直播的视频分类、多模态内容挖掘、多模态内容理解，优化电商短视频购物体验； 3、负责电商场景图像搜索、拍照搜商品、商品消重等算法优化迭代； 4、探索计算机视觉前沿技术，负责整体算法和系统的迭代和进化。
1. 根据店铺及产品线年度规划目标，统筹平台级大促活动、日常活动和新品首发，制定有效的运营计划和方案，推进店铺年度/季度/月度目标的落地和达成，高效完成经营目标； 2. 与平台建立良好的协作关系，对平台活动、工具和数据进行分析及调研，沉淀有效的运营方法和经验，并对行业、竞争对手的动态进行有效监控及研究，及时提出应对措施，保持平台运营能力行业领先； 3. 熟悉天猫/京东/亚马逊/抖音/拼多多站内推广工具，能协同制定推广策略并监督实施，做好费用和效果管控，并对流量、销量、转化等核心数据负责； 4. 与客服、物流、供应链等后端部门沟通协同，协调公司更多资源，为业务发展助力； 5. 完成团队重点工作的审核与指导，包含不限于活动价格、文案页面、素材优化调整等；同时兼顾人才培养、流程优化等，持续保持团队竞争力和综合能力的领先。
1. 负责全球核心电商KA客户对接工作：深入理解公司的销售策略和管理要求，并确保销售策略在对应KA客户有效落地和关键指标的达成； 2. 建立和维护与KA客户的长期稳定合作关系：定期拜访并做好客情维护，保持及时顺畅的沟通；推动各类商务谈判，找到解决问题的关键杠杆，达成共识与合作； 3. 行业动态和市场情况洞察：及时反馈客户需求和市场信息，并与公司各部门密切协作，制定针对性的销售策略，推动业务流程顺畅进行，提升业务增速。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
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。