字节跳动模型架构工程师-抖音直播
社招全职A44801A地点:北京状态:招聘
任职要求
1、扎实的编程能力,有优秀的设计和代码能力,对解决具有挑战性问题充满激情; 2、理解GPU硬件架构、GPU软件栈(CUDA/CUTLASS、Triton Lang),具备GPU性能分析经验; 3、深入研究过至少一种机器学习框架(Tensorflow/Py…
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工作职责
团队介绍:字节跳动直播推荐架构团队,负责抖音全场景直播体裁推荐系统的设计和开发,工作内容覆盖离在线推荐链路全流程,包括策略架构、模型架构、数据架构等子方向,支撑算法团队的高效迭代,解决海量吞吐带来的系统性能/成本/稳定性挑战,在业务中抽象/沉淀基础服务/框架、服务组件以及效率工具等核心基建。 1、策略架构,负责推荐在线链路的服务建设和迭代,串联请求处理全流程,解决链路延迟、吞吐瓶颈、数据的高效传递等核心问题,支持业务策略的快速和可持续迭代,不断优化系统的性能/成本/稳定性,动态逼近优化上界,提升策略ROI; 2、模型架构,负责精粗召等推荐模型的在线推理、离线训练以及部分平台化工作,支持模型的持续复杂化演进,解决计算和存储瓶颈,突破模型复杂度X海量离在线样本X模型数量带来的巨大工程挑战,紧贴前沿框架、算法和加速硬件,支撑推荐算法的持续突破。
包括英文材料
CUDA+
https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/
This post is a super simple introduction to CUDA, the popular parallel computing platform and programming model from NVIDIA.
https://www.youtube.com/watch?v=86FAWCzIe_4
Lean how to program with Nvidia CUDA and leverage GPUs for high-performance computing and deep learning.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
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社招D10191
1、负责广告统一召回引擎架构演进,支撑百亿流量亿级物料,保障系统的高可用、高性能; 2、负责支撑短视频广告、直播广告等多种业务高速迭代,提升系统的研发效率和资源效率; 3、负责指导团队成员工作,带领初中级工程师完成项目目标。
更新于 2025-04-03北京
社招1-3年J0011
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化,提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标; 2、通过深度学习领域的研发工作,包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统提升预估效果; 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构,促进电商生态的健康发展。
更新于 2026-03-31北京
社招5-10年J0011
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化,提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标; 2、通过深度学习领域的研发工作,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果; 3、持续关注前沿技术发展方向,参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚; 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构,促进电商生态的健康发展。
更新于 2026-03-30北京