字节跳动资深平台研发工程师-推荐系统
任职要求
1、3年以上相关系统建设经验； 2、精通Go/Python/C++等至少一门语言，有良好的数据结构和算法基础； 3、能够独立负责复杂系统、组件的技术设计和实现； 4、有较好的产品意识，能在产品需求、技术方案、研发排…
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。 1、设计面向大型推荐系统的智能开发套件，提供工具类、产品化方案，助力研发效能提升； 2、设计基于业务指标的灰度发布系统，保障发布策略、流程的安全、稳定、高效； 3、在全球多地域、多机房、多语言等复杂环境下，提升推荐系统的可观测性，建立端到端追踪系统，优化问题归因机制； 4、打造算法工程工具链，加速算法策略、模型从实验到上线的全流程，提升迭代效率； 5、深度重构平台生态架构，构建数据智能助手。
1、负责电商搜索、广告、推荐系统的测试保障工作，参与产品测试全流程，包含参与需求分析、设计评审、制定测试计划，测试设计和执行测试用例，按照产品架构和业务需求，评估需求合理性和复杂度，保障产品的质量。 2、和其他测试工程师一起执行项目测试，包括评估质量风险，编写测试用例，构建测试环境和数据，执行集成测试，回归测试等。 3、通过技术手段，提升测试的质量和效率，在测试流程、测试方法、测试工具方面能主动创新，不断提升研发效率。 4、与海外团队合作，共同保障被测产品和技术落地，促进整体的质量提升和效率优化。
1.负责召回检索引擎的设计与开发，构建高性能、高并发的分布式架构，支撑搜索与推荐等核心业务场景； 2.负责设计高性能数据结构，支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询； 3.负责检索相关产品的核心功能、公共核心模块的代码编写； 4.与shein业务团队紧密合作，支撑全场景各种复杂业务的上线和迭代需求； 5.探索新技术方向，通过技术创新解决实际问题，推动系统性能和稳定性持续改进。
1、负责商业增值的算法工程相关工作，建设机器学习Pipeline，提升算法迭代效率，统一机器学习的开发和部署，以标准化过程生产高性能模型，持续交付； 2、负责在线推理的优化工作，建设CPU+GPU的异构架构，解决大规模模型推理等问题，并能跟随模型的迭代持续进行编译优化，提升优化的普适性以及对新硬件的覆盖能力； 3、负责特征平台的优化升级工作，提升数据生产效率，实现算法场景下数据价值加速流通和赋能提效，并优化在线特征读取性能，且能前瞻性的看到新技术，结合实际场景预判引入； 4、负责算法迭代日常需求沟通，支撑算法生命周期的全链路迭代，理解算法需求的同时可以通用化的进行抽象，提升平台能力面对相似场景的复用性。 5、负责LLM推理引擎优化，基于业界先进经验设计开发及优化LLM推理框架。 6、负责高性能算子开发和优化，针对Transformer等结构，通过指令级、内存访问优化等手段，提升算子性能，充分利用硬件能力。 7、负责跟随业界LLM新技术，并赋能到业务中。
负责多条业务线每日上千万的订单交易撮合，重点解决高并发计算，海量数据处理，高可用架构等难点问题，调研先进机器学习相关算法，提高交易效率，部门内部技术氛围好，业务高速扩展，上升空间广阔。 1、通过构建全平台的供需调节、听单推荐、最佳听单路径等核心能力来提升交易效率、司乘体验； 2、构建基于效率、体验、人群、场景等多目标下的实时推荐架构、高并发计算，策略管理框架等难点问题，同时为业务、策略构建先进的机器学习、分层并发实验等能力，提高迭代效率与产品能力； 3、优化滴滴定价方向业务策略架构，持续优化策略研发效率，需求交付效率，设计建设高稳定性、高并发、高可用的系统架构，支持公司商业化目标的落地； 4、深钻定价补贴业务，打造横向支撑B、C端定价补贴的基础能力系统