字节跳动推荐大模型算法工程师-TikTok算法-筋斗云人才计划

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： 随着硬件算力的发展以及大模型在CV/NLP/多模态以至于AGI领域的不断突破，推荐场景下的大算力驱动能够帮助模型更全面深刻理解用户偏好，进而更好地理解用户需求，挖掘用户潜在兴趣，进而带来更好地用户体验。排序模块作为整个短视频推荐系统中非常重要的一环，承载着用户与视频之间的细粒度匹配挖掘进而挑选出用户最感兴趣的视频。如何找到合适的路径来最大化大算力下模型的记忆、泛化、推理能力，成为了研究的重中之重。 1、设计并实现最前沿的适合推荐系统的深度神经网络； 2、紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型训练、推理效率； 3、分析基础数据，完善基础特征，挖掘用户兴趣、内容价值，提高推荐系统的天花板； 4、端到端优化推荐大模型链路，改进短视频推荐系统，优化数十亿用户的使用体验。

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： 随着硬件算力的发展以及大模型在CV/NLP/多模态以至于AGI领域的不断突破，推荐场景下的大算力驱动能够帮助模型更全面深刻理解用户偏好，进而更好地理解用户需求，挖掘用户潜在兴趣，进而带来更好地用户体验。排序模块作为整个短视频推荐系统中非常重要的一环，承载着用户与视频之间的细粒度匹配挖掘进而挑选出用户最感兴趣的视频。如何找到合适的路径来最大化大算力下模型的记忆、泛化、推理能力，成为了研究的重中之重。 1、设计并实现最前沿的适合推荐系统的深度神经网络； 2、紧跟行业前端科研，推动优化推荐大模型训练、推理效率； 3、分析基础数据，完善基础特征，挖掘用户兴趣、内容价值，提高推荐系统的天花板； 4、端到端优化推荐大模型链路，改进短视频推荐系统，优化数十亿用户的使用体验。

Team Introduction: TikTok is a global short-video platform available in 150 countries and regions. Our mission is to inspire creativity and bring joy by helping users discover real and interesting moments that make life better. TikTok's global headquarters are in Los Angeles and Singapore, and we also have offices in New York City, London, Dublin, Paris, Berlin, Dubai, Jakarta, Seoul, and Tokyo. TikTok Research & Development (R&D) Team: The TikTok R&D team is dedicated to building and maintaining industry-leading products that drive the success of TikTok’s global business. By joining us, you'll work on core scenarios such as user growth, social features, live streaming, e-commerce consumer side, content creation, and content consumption, helping our products scale rapidly across global markets. You'll also face deep technical challenges in areas like service architecture and infrastructure engineering, ensuring our systems operate with high quality, efficiency, and security. Meanwhile, our team also provides comprehensive technical solutions across diverse business needs, continuously optimizing product metrics and improving user experience. Here, you'll collaborate with leading experts in exploring cutting-edge technologies and pushing the boundaries of what's possible. Every line of your code will serve hundreds of millions of users. Our team is professional and goal-oriented, with an egalitarian and easy-going collaborative environment. Research Project Introduction: With the advancement of hardware computing and the continuous breakthroughs of large models in CV/NLP/multimodal learning and even AGI fields, the large computing driven in recommendation scenarios are increasingly capable of capturing user preferences in a more comprehensive and nuanced way. This enables a deeper understanding of user needs and the discovery of latent interests, ultimately leading to enhanced user experiences. As a critical component of short video recommendation systems, the ranking module is responsible for fine-grained matching between users and content, selecting the videos users are most likely to be engaged with. In this context, the key research focus is how to best leverage large computing to maximize the model’s memory, generalization, and reasoning capabilities. 团队介绍： TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。 课题介绍： 随着硬件算力的发展以及大模型在CV/NLP/多模态以至于AGI领域的不断突破，推荐场景下的大算力驱动能够帮助模型更全面深刻理解用户偏好，进而更好地理解用户需求，挖掘用户潜在兴趣，进而带来更好地用户体验。排序模块作为整个短视频推荐系统中非常重要的一环，承载着用户与视频之间的细粒度匹配挖掘进而挑选出用户最感兴趣的视频。如何找到合适的路径来最大化大算力下模型的记忆、泛化、推理能力，成为了研究的重中之重。

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： TikTok作为全球领先的短视频平台，面临新用户数据稀疏导致的个性化推荐不足、直播推荐时效性要求高、用户兴趣多样性维护困难以及电商推荐系统链路复杂等多重挑战。传统推荐方法依赖历史行为建模，难以解决新用户冷启动问题，且直播推荐需在极短窗口期内（通常30分钟内）实时捕捉内容动态变化（如主播互动、流量波动），这对系统的实时感知与快速决策能力提出更高要求。此外，单列沉浸式场景放大了多样性问题，需平衡多峰兴趣学习与探索引发的内容穿越风险。当前电商推荐系统采用多阶段漏斗架构（召回-排序-混排），存在链路不一致、维护成本高、过度依赖短期价值预测等问题，导致用户易陷入内容同质化疲劳。 针对上述痛点，项目提出结合大语言模型（LLM）和大模型技术实现突破：一方面利用LLM的海量知识储备与Few-shot推理能力，通过注册信息与外部知识推理新用户潜在意图，缓解冷启动问题；另一方面，在社交偏好建模中融合GNN与用户全生命周期行为序列，提升兴趣预测精准度。同时，探索大模型的泛化能力、长上下文感知及端到端建模优势，简化电商推荐链路，增强实时动态适应性与兴趣探索能力，最终实现系统更简洁、推荐更精准、用户体验与留存双提升的目标，推动业务可持续增长。 1、负责TikTok的推荐算法工作，包括但不限于：视频推荐、内容理解、因果推断、智能增长等，为用户提供领先的产品体验； 2、结合机器学习技术和业务场景需求，运用包括强化学习、Graph Embedding、大模型、大规模计算等在内的前沿建模技能，解决业务痛点，提升线上效果； 3、与产品及运营团队紧密合作，对用户的行为进行深入理解和分析，制定合理高效的策略逻辑，促进生态的健康发展； 4、参与算法团队的基建工作，提升资源利用率、增强效果稳定性、优化开发流程等，持续提高团队成员的工作效率。