字节跳动番茄小说电商产品经理

1、负责番茄小说搜索内容生态建设，保证番茄小说搜索的质量； 2、深度理解搜索和分类需求，建立行业领先的产品及内容形态，并针对搜索需求制定合理的策略和样式，保证用户内容消费体验； 3、对小说、出版、漫画等题材构建高效的搜索和分类体系，满足用户内容体验；

团队介绍：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。 1、负责字节跳动内部推荐系统中台的产品研发工作（包含推荐数据中心、特征中心和召回中心等产品），包括需求调研、市场分析、产品设计、跟进开发落地（项目管理）及内部业务推广，协调前后端+中台引擎的协作开发； 2、持续跟踪推荐技术标准化发展趋势，关注推荐系统研发迭代效率提升，在产品、流程、质量方便持续改进中台能力，持续优化提升推荐中台的用户使用体验，探索行业领先的高效率的中台产品交互形式； 3、参与中台产品的能力沉淀与文档建设，打磨复杂系统下的组件兼容性，推动系统和平台持续满足系统迭代演进需求，为业务提供清晰、易上手的产品使用引导。

团队介绍：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。 课题介绍： 在人工智能技术高速发展的背景下，推荐系统作为信息过滤与个性化服务的核心，面临多重挑战： 一方面，推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化，但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略，导致系统存在较多低效策略。同时，推荐系统依赖多种基础组件，其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难，日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力，亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面，随着电商行业等领域的激烈竞争，传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显，难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破，但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 课题内容： 1、策略管理与优化：构建一套智能化系统，实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线，以及相关代码配置的下线； 2、自适应调优与故障诊断：针对推荐系统多样化业务负载，利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优，并探索自适应故障诊断方案，提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力； 3、成本与效率平衡：在推荐系统应用生成式技术时，解决模型训练和运行的高成本问题，平衡成本与效率，在有限资源下实现高效推荐； 4、全域数据处理：应对电商等横向全域场景下海量异构数据，提升和保障数据质量与准确性，标准化供给数据给全域推荐模型，并实现低成本跨端服务，同时，确保数据隐私与安全，合规使用数据； 5、多模态数据表征和 RAG 应用系统：应对推荐、检索、问答、创作场景的多模态数据需求，提供数据理解、预处理、索引、召回环节的完整解决方案，提供知识、记忆服务能力，并针对各类大小模型负载进行系统优化，最大化信息处理效率和精度。

团队介绍：推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。 课题介绍： 在人工智能技术高速发展的背景下，推荐系统作为信息过滤与个性化服务的核心，面临多重挑战： 一方面，推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化，但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略，导致系统存在较多低效策略。同时，推荐系统依赖多种基础组件，其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难，日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力，亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面，随着电商行业等领域的激烈竞争，传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显，难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破，但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 课题内容： 1、策略管理与优化：构建一套智能化系统，实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线，以及相关代码配置的下线； 2、自适应调优与故障诊断：针对推荐系统多样化业务负载，利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优，并探索自适应故障诊断方案，提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力； 3、成本与效率平衡：在推荐系统应用生成式技术时，解决模型训练和运行的高成本问题，平衡成本与效率，在有限资源下实现高效推荐； 4、全域数据处理：应对电商等横向全域场景下海量异构数据，提升和保障数据质量与准确性，标准化供给数据给全域推荐模型，并实现低成本跨端服务，同时，确保数据隐私与安全，合规使用数据； 5、多模态数据表征和 RAG 应用系统：应对推荐、检索、问答、创作场景的多模态数据需求，提供数据理解、预处理、索引、召回环节的完整解决方案，提供知识、记忆服务能力，并针对各类大小模型负载进行系统优化，最大化信息处理效率和精度。