字节跳动推荐系统架构实习生-抖音/直播/电商/剪映-筋斗云人才计划

任职要求

1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、计算机科学、数学及相关交叉学科专业优先；
2、学术成果：在相关专业方向有深入研究成果、丰富实践经验者优先，如在自然语言处理、计算机视觉、数据建模、算法优化等领域有突出表现；
3、编码能力：熟练掌握常见编程语言中任一项，代码编写能力优秀，能够熟练掌握及应用数据结构与基础算法，并且有较强的工程意识，善于进行效果与成本…

工作职责

团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。

课题介绍：
随着技术的不断发展和业务场景的日益复杂，推荐系统面临着诸多严峻挑战：
一方面，推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化，但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略，导致系统存在较多低效策略。同时，推荐系统依赖多种基础组件，其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难，日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力，亟需提升开发效率、降低人力成本。
另一方面，随着电商行业等领域的蓬勃发展，传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显，难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破，但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。

因此，如何通过技术手段，在如下几个子领域完成突破，是持续提升用户体验和产品竞争力的关键：
1、策略管理与优化：构建一套智能化系统，实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线，以及相关代码配置的下线；
2、自适应调优与故障诊断：针对推荐系统多样化业务负载，利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优，并探索自适应故障诊断方案，提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力；
3、成本与效率平衡：在推荐系统应用生成式技术时，解决模型训练和运行的高成本问题，平衡成本与效率，在有限资源下实现高效推荐；
4、全域数据处理：应对电商等横向全域场景下海量异构数据，提升和保障数据质量与准确性，标准化供给数据给全域推荐模型，并实现低成本跨端服务，同时，确保数据隐私与安全，合规使用数据。