字节跳动推荐架构工程师-Enterprise 大数据方向

1.参与京东多个重要流量场景的推荐和增长体系的研发； 2.与产品经理、业务算法一起持续优化用户体验，提升推荐效果； 3.解决业务迭代过程中遇到的架构和性能问题。

1、设计与搭建个性化推荐系统架构，提升系统性能和稳定性； 2、参与分布式推荐存储和特征中心的建设，支持在线存储服务和离线特征迭代的开发； 3、参与针对推荐业务的机器学习系统搭建，包括推荐模型的训练、图神经网络和在线预估和召回等等； 4、优化算法可扩展性，优化自动测试工具, 保障算法策略模块快速迭代。

1、主导超大规模推荐系统的核心存储架构设计，构建支持千亿级特征的高性能数据管道，优化实时特征计算（毫秒级延迟）与离线特征处理（PB级吞吐）的混合负载调度； 2、研发新一代多模态特征存储引擎，设计支持稀疏矩阵、时序特征、图的高效存储格式，实现特征数据的版本化管理和跨DC级数据同步； 3、打造智能特征服务平台，集成特征血缘追踪、自动降级熔断、热点数据预取等核心能力，支撑日均千亿次特征查询的稳定服务； 4、探索存储技术前沿，落地向量化检索、持久化内存、异构存储池管理等创新技术，构建支持千卡级GPU集群的特征供给体系； 5、设计面向特征工程的开发框架，实现特征变换、特征注册、质量监控的完整工具链，提升算法团队迭代效率。

1、负责快手搜广推场景的在线预估引擎的建设，覆盖特征查询计算到模型预估全链路，支撑算法实现全场景全链路深度模型化； 2、针对CPU&GPU的异构系统联合优化，持续提升算法天花板； 3、支撑推荐大模型范式在快手的应用落地。