字节跳动增长算法工程师
任职要求
1、掌握扎实的计算机科学基础知识 (数据结构/算法/网络等) ，具备优秀的编码能力 (至少熟练掌握C++/Java/Python 等一种主流开发语言)； 2、掌握机器学习的理论基础，熟悉经典的算法模型 (GBDT/LR/FM/DNN等) 和相关工具框架 (Tensorflow/PyTorch等)； 3、具有敏锐的数据分析和洞察能力，…
工作职责
1、投放增长：通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法，结合个性化出价、实时流量优选等手段，实现对全网超过十亿用户的精准触达，帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户，并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产，提升投放效率和效果； 2、激励增长：针对抖音极速版、今日头条极速版、番茄小说/畅听等激励类APP，使用因果推断、运筹优化等技术，设计并优化各类激励任务的数值策略，提升激励效果，优化营销资金效率； 3、电商增长：负责中国区电商的个性化营销策略优化，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，为电商用户提供更精准的个性化补贴； 4、跨端联动：围绕字节跳动的APP矩阵和流量池，结合推荐、内容生成、激励等手段，设计合理的跨端联动导量方案，在合适的时机将合适的用户引导到合适的APP上，满足用户的不同需求，为字节跳动系整体带来增长； 5、智能引擎：搭建智能增长算法高效落地的工程引擎，设计开发相关的工具和平台，支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转。
算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.承担网约车业务核心业务指标，使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业，研究生/本科，2023年毕业 编程基础扎实，至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法，数理逻辑好，具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力 加分项： 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先
1、负责并参与快手用户增长部门推荐架构开发工作，支撑高并发系统的架构设计与升级； 2、参与大规模分布式训练、推理、召回等CPU、内存密集型服务优化工作，参与样本、特征工程能力建设； 3、参与增长推荐业务全链路服务建设工作，与算法紧密合作获得线上业务收益； 4、参与问题追踪、系统抽象重构、业务提效等复杂单点问题、系统化问题的解决与实现。
1、负责快手用户增长广告RTB系统召回引擎、算法排序引擎的的研发和优化； 2、参与提升和完善百万级QPS、千万素材量级广告系统全链路的效率和稳定性建设，打造高可用、高性能、高迭代效率的广告在线投放系统； 3、构建面向高效率算法迭代的全图化引擎，提升算法迭代和系统优化效率； 4、理解用户增长广告投放业务&算法，从工程架构上支持业务&算法创新的落地。
1、深入快手支付业务场景，参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发，提升快手支付业务用户增长和平台营收； 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关，参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发； 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据，结合支付业务约束和诉求，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升用户转化效率。