字节跳动推荐数据科学家-国际电商
任职要求
1、计算机、统计学、数据科学或相关专业本科以上学历， 硕士、博士研究生优先； 2、扎实的机器学习与统计学基础，熟练使用SQL、Python/R； 3、熟悉电商搜索或推荐策略，有相关经验者优先； 4、善于沟通，工作积极主动，有主人翁意识，责任心强，具备良好的团队协作能力与承压能力； 5、具备强烈的好奇心…
工作职责
团队介绍：作为全球领先的短视频平台，我们的使命是鼓励创作，激发创意。依托于短视频平台的高速增长，国际化电商业务，希望构建起一个连接起全球用户与商户的电商平台，让购物变得有声有色。国际电商数据科学团队旨在以数据和科学的方法，通过数理统计、机器学习等量化技术，最大化电商交易的效率，引领产品决策迭代，实现收入的可持续增长。同时我们致力于构建一个更多元包容、坦诚高效的工作氛围，诚邀优秀的数据科学家一起来打造一流的电商平台。 1、使用因果推断、机器学习等技术，主动挖掘流量、产品、运营、策略等方面存在的机会点； 2、通过对业务的敏锐洞察、定性和定量分析、模型建设、以及实验验证，完成较为深入的专项分析，给出策略建议； 3、与跨职能团队高效沟通，推动策略应用落地并持续进行优化。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。
加入我们，您将参与构建支撑贝壳业务商业化的核心平台系统。商业化聚焦商城交易标准化中台能力、混合支付能力、贝壳币账户管理体系相关平台能力建设，并支撑新房、二手、租赁等业务流量商业化线上化能力建设。您将有机会深度参与: 1、参与商城交易标准化中台能力建设，如:商品库、订单、支付及B端管理系统； 2、参与贝壳币系统能力建设，如：账户管理、预算管理等； 3、参与业务流量商业化线上化能力及B端管理系统建设，如：新房CPT、二手潜客包CPL、会员等流量产品能力建设。