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字节跳动推荐算法工程师 - 国际化短视频本地生活

社招全职A08796地点:上海状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,计算机相关专业;
2、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构算法功底;
3、对推荐算法机器学习有热情、乐于学习、思考和创新;
4、优秀的分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神;
5、熟悉机器学习基础知识,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。

工作职责


1、负责国际化短视频生活服务推荐算法,共同搭建业界领先的推荐系统;
2、深刻理解短视频/直播/地理位置/商品等推荐相关的机器学习/深度学习算法,优化模型/策略,持续提升推荐效果;
3、深入理解生活服务业务,从到店、外卖、酒旅等业务特性中挖掘算法亮点;
4、深入理解用户行为,结合数据挖掘等技术,优化用户创作和浏览等体验。
包括英文材料
学历+
数据结构+
算法+
机器学习+
推荐系统+
相关职位

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社招A91506

1、负责国际化短视频生活服务推荐算法,共同搭建业界领先的推荐系统; 2、深刻理解短视频/直播/地理位置/商品等推荐相关的机器学习/深度学习算法,优化模型/策略,持续提升推荐效果; 3、深入理解生活服务业务,从到店、外卖、酒旅等业务特性中挖掘算法亮点; 4、深入理解用户行为,结合数据挖掘等技术,优化用户创作和浏览等体验。

更新于 2023-12-15
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社招A145666A

1、参与国际化短视频产品的核心算法研发,重点负责多模态大模型的训练与优化,支撑视频推荐、本地生活服务、音乐推荐、图文理解等下游任务的实际落地,提升内容分发智能化水平; 2、结合业务场景需求,探索视觉、文本、音频等多模态信息的融合建模与对齐机制,提升内容理解与用户意图匹配能力,推动推荐系统向更深层次的语义理解演进; 3、应用强化学习技术解决多模态理解中的复杂建模与优化问题,包括多模态表示学习、跨模态对齐与跨语言泛化等关键挑战,持续提升线上效果; 4、参与算法平台与模型训练体系建设,提升多模态大模型的训练效率、资源利用率与部署稳定性,加速技术成果在全球化业务中的应用落地。

更新于 2025-04-28
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社招YHHP

团队介绍:字节跳动抖音搜索团队主要负责抖音搜索算法创新和架构研发工作,主要包括短视频、直播、本地生活、视觉搜索等多个业务线。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破,同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化,从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索,充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括:1、探索前沿的NLP技术:从基础的分词、NER,到应用上的Query分析、基础相关性等,全链路应用深度学习模型,每个细节都充满挑战;2、跨模态匹配技术:在搜索中应用CV+NLP深度学习技术,让视频搜索拥有更强大的检索能力;3、大规模流式机器学习技术:应用大规模机器学习,解决搜索中的推荐问题,让搜索更加个性化更加懂你;4、千亿级数据规模的架构:从大规模离线计算,分布式系统的性能、调度优化,到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发,探索搜索全链路(分析、召回、粗排、精排、混排)的个性化行为建模,包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等,推动搜索算法在国际化电商场景的落地与提升,提升亿级用户搜索体验; 2、参与国际化电商搜索算法的优化与迭代,提升转化效率、用户体验和供给生态;解决多语言相关性匹配、权威性感知、种草内容理解、重复铺货、山寨假货治理等技术难题,极致优化内容电商、传统货架电商等多种电商业务形态的基础搜索质量;极致提升商品、种草视频和带货直播的购物转化效率,促进GMV增长; 3、深入参与核心搜索产品的需求设计,负责算法和工程的高质量交付,持续优化效果提升产品体验; 4、挖掘数据,构建Query理解、召回、排序等模型,提升电商搜索算法能力; 5、学习前沿技术,探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。

更新于 2021-02-23
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社招A110895

团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok内容发现团队负责的产品功能涵盖TikTok所有内容分发的场景,包括首页的搜索、推荐信息流等核心场景,通过个性化手段以及产品功能来满足用户发现内容的诉求。 在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。 1、负责TikTok本地生活业务相关算法的设计与开发,包括但不限于:数据挖掘、搜索排序、定位、用户画像等方向; 2、深入理解业务场景,挖掘用户需求与行为数据,优化算法模型效果,改善用户体验,提升转化率、留存率等核心指标; 3、解决高并发、实时性场景下的算法挑战,保障系统高性能与稳定性; 4、跟踪学术界与工业界前沿技术,并合理应用于业务场景,助力业务快速增长; 5、协同产品、运营、数据团队,制定技术方案并推动全链路闭环优化。

更新于 2023-06-10