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字节跳动机器学习算法工程师-知识图谱

社招全职2年以上A21012地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、计算机相关专业本科及以上学历,具备两年以上算法研发经历,有顶会论文经验者优先考虑;
2、具备机器学习基础,有销量预估、商品维度建模、商品同款识别、序列分析、因果分析等方向的经验者优先考虑;
3、具备优秀的编码能力,熟悉Python,至少熟…
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工作职责


团队介绍:Data-电商-知识图谱团队,通过实体挖掘、关系抽取、知识融合等技术手段,将海量的非结构化文本进行结构化建模,构建起了大规模的电商知识图谱,支持电商业务的发展;同时,结构化的电商知识也能融入大规模的预训练模型,进一步提升在各个下游任务上的性能。我们利用这些前沿的NLP技术落地到图谱构建和下游的多个业务场景:商品/短视频分类和属性识别、评价情感分析、短标题生成等。此外,为支持国际化电商业务发展,在多语言、低资源等诸多新挑战下,我们积极探索利用跨语言迁移提升目标语言的模型、利用知识迁移去缓解低资源场景下的标注数据稀缺难点等课题,助力国际化电商知识图谱的快速建设,为业务的蓬勃发展提供助力。
团队在电商货品供给和商品成长业务中寻找商品侧建模算法专家,负责搭建商品和商家维度的预测模型。

1、电商货品供给提升:基于抖音平台的商品和商家信息,运用机器学习和深度学习等相关技术,进行商品同款识别,用于提升供给、新品识别等场景;
2、单商品侧建模预测:基于抖音平台的直播间、短视频、货架场等电商数据,预测商品销量、爆款潜力、拉新复购潜力等不同维度的指标,预测结果用于提升推荐搜索分发模型的流量效率,以及促进平台商家商品经营动作,提高商品销量;
3、参与数据到算法和业务落地的全流程:包括但不限于深度数据分析、特征工程、算法模型设计、评估、迭代和上线,并持续探索最前沿技术。
包括英文材料
学历+
算法+
还有更多 •••
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社招智能匹配组

1、解决贝壳搜索NLP相关问题,负责搜索引擎的query分析、用户意图识别、语义相关性、房产领域知识图谱挖掘等工作; 2、负责搜索引擎的粗排、精排模型算法的设计和优化,提高贝壳搜索的转化率等工作。 3、跟踪搜索以及LLM应用等相关领域前沿技术,并在实际业务中探索落地。

更新于 2024-07-18北京
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社招2年以上技术类-算法

团队介绍 AE搜索算法团队,负责AIDC AliExpress(AE)、JP- AO和天猫淘宝海外等国际化电商搜索业务优化,为全球100多个国家使用不用语言的用户持续电商搜索体验与效率,并结合大模型升级技术与产品体验创新。 多年来团队紧跟工业界和学术界前沿,在多语言Query理解与相关性、国家差异化召回与排序模型、多语言Query导购与大模型在多语言搜索中应用等技术方向持续探索创新,带来业务快速增长同时发表⾼⽔平学术论⽂20+篇(如AAAI、 IJCAI、TKDE、TMM、RecSys、CIKM和ICDM),申请专利15+项。 职位描述 1. 多语言 Query 理解、商品理解和相关性,包括:Query和商品NER、Query类目预测、Query改写与扩展、多语言&跨语言语义相关性等;LLM在多语言电商搜索领域应用,包括:大模型 CT 和 SFT,以及在Query理解、语义相关性、商品理解上的应用; 2. 个性化召回与排序相关技术:基于大规模深度模型的CTR/CVR预估模型及个性化召回模型,包括用户行为序列建模、多目标建模、多模态跨场景迁移建模、国家差异化建模体系建设等; 3. 个性化多语言Query推荐,包括:下拉、底纹、风向标等场域,基于异构行为序列建模、多场景建模的多语言Query推荐技术研究与应用;

更新于 2026-02-05杭州
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社招3年以上技术类-算法

1. 负责阿里国际站效果广告场景的算法设计和优化,包括并不限于: 2. 负责阿里国际站搜索广告Query理解、搜推广告深度召回、相关性、排序建模、机制出价、商家赋能等应用和创新 3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新 4. 负责基于用户与商品知识图谱的稀疏特征与少样本推荐算法模型的应用和创新 5. 负责基于离线优化问题求解与在线实时调控策略的机制设计与出价 6. 负责研究&推动用户冷启动&商品冷启动在搜索&推荐的应用 7. 负责大语言模型等能力在搜索广告业务中的应用 8. 结合以上方向的探索和研究,撰写发表论文,和业界、学术界保持良好的交流

更新于 2026-01-21杭州|北京
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社招1年以上技术类-算法

负责智能客户运营等多个产品的算法研发与落地,机器学习建模、前沿技术追踪、大语言模型Large Language Model (LLM) 技术在各垂类业务场景落地的核心技术攻坚等。 比如智能运营助手、营销答疑助手、营销Agentic Workflows构建等场景的大模型落地,提升内外部用户的服务效率和用户体验。 职位描述: ‒ 负责基于通用基座大模型结合领域数据构建营销服务领域大模型,包括但不限于如下场景的营销LLM关键技术攻坚: 1. 大模型落地业务场景识别 2. 垂域数据清洗 / 构造 3. 垂域LLM的后训练 4. 搜索增强RAG 5. LLM Agents 6. LLM推理加速 ‒ 探索基于大模型技术的营销场景服务新形态,包括多场景下的大模型对话机器人、智能辅助Copilot、Agentic Workflow大模型在实际业务场景中的落地,打造营销领域的AI Agent标杆。

更新于 2025-06-19北京