字节跳动推荐算法高级工程师-国际化短视频
任职要求
1、掌握扎实的计算机科学基础知识，具备优秀的编程能力； 2、出色的问题分析和解决能力，能深入解决模型训练和应用存在的问题； 3、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步； 4、在模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先。
工作职责
1、负责国际化短视频推荐模型的研发，将模型相关技术应用于短视频推荐领域，全面提升用户体验，将推荐质量带入下一个时代； 2、开发推荐领域的模型，探索模型的训练方法，并进行极致的效果优化； 3、进行数据建设，分析模型指标，归纳训练规律； 4、优化模型迭代速度，提升模型的工程效率； 5、追踪模型的业界发展，特别是LLM领域的最新技术，并针对推荐场景提出技术方案。
团队介绍：国际化短视频内容生态团队，负责设计、优化国际化短视频的内容分发和作者成长机制，保障国际化短视频社区的健康可持续发展。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 1、负责国际化短视频核心的业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品、用户、创作者的深入理解和分析，制定算法策略促进国际化短视频生态的长期繁荣发展； 4、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究。
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。
1、负责国际化产品的图文业务算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、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； 4、从算法视角出发，结合交叉领域知识，深入挖掘理解推荐机制，拆解产品业务生态中的关键问题，进行前瞻性的探索和研究工作。
1、负责国际化短视频音乐的宣传推广和音乐发现，帮助音乐和音乐人在国际化短视频内更好地成长，帮助用户找到更多想听的音乐； 2、通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到优质音乐； 3、分析用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测，提升推荐的精准性。