字节跳动营销算法工程师-生活服务
社招全职A40235地点:成都状态:招聘
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; 2、机器学习基础扎实,熟悉CF、LR、FM、GBDT、DNN、Wide&Deep、MTL、DeepFM等常用的算法模型; 3、熟悉任意一种常见的领域算法或者曾经参与相关工作,包括因果推断、推荐、广告以及搜索等; 4、对技术有热情且热衷于将前沿的基础理论和算法落地解决真实问题; 5、有智能补贴、智能定价、投放、推荐等相关领域或者项目实践经验者优先。
工作职责
1、参与亿级规模的生活服务的个性化营销优化,主要包括补贴策略、增量价值建模等优化工作,支持整体的生活服务拉新、召回以及促购的个性化营销; 2、通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性,落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果,为生活服务用户提供更精准的个性化补贴; 3、深度参与生活服务营销平台、策略引擎的优化研究以及通用平台策略的迭代; 4、走在生活服务营销行业的前沿,进行模型和算法的创新,打造业界领先的营销算法体系和补贴系统。
包括英文材料
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
GBDT+
https://developers.google.com/machine-learning/decision-forests/intro-to-gbdt
Like bagging and boosting, gradient boosting is a methodology applied on top of another machine learning algorithm.
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html
Ensemble methods combine the predictions of several base estimators built with a given learning algorithm in order to improve generalizability / robustness over a single estimator.
DeepFM+
https://d2l.ai/chapter_recommender-systems/deepfm.html
DeepFM consists of an FM component and a deep component which are integrated in a parallel structure.
https://deeprs-tutorial.github.io/WWW_DNN.pdf
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
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