字节跳动搜索策略产品工程师-抖音搜索（抖音产品工程师人才计划）
任职要求
1、2026届获得本科及以上学历，理工科专业优先； 2、有良好的逻辑思维，对数据敏感，熟悉A/B测试实验设计与效果追踪；理解推荐算法基础知识； 3、有较强的沟通能力和协作能力，希望你热爱增长这件事情，有搜索、推荐策略产品、互联网增长产品相关实习经验优先； 4、有生活服务、电商等交易垂类产品实习经验优先。
工作职责
项目介绍：抖音产品工程师计划是面向全球具备技术能力的产品经理专属人才计划。在AI发展驱动下，我们寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”和“技术”的界限，在高挑战的业务实战中亲手用代码实现产品构想。加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义AI时代的产品未来！ 团队介绍：抖音搜索是抖音的核心产品能力之一，满足用户找内容、找商品、找服务、找经验、找人等多元需求，基于海量的内容和商品供给、领先的意图识别和产品能力，用户搜索规模保持高速增长，快速成为中国第一梯队的移动搜索平台。抖音搜索业务体系完善，涵盖内容、电商、生活服务、推荐、交互、数据分析等多个方向。AI大模型和抖音内容生态的结合，会给抖音搜索带来的新的增长动力！ 1、负责抖音生活服务搜索增长，通过搜索功能提效、推荐策略调优等多种方式，实现业务增长目标； 2、深入理解生活服务行业和搜索用户需求，进行产品功能创新，针对各场景设计合理的机制策略； 3、通过用户调研、数据分析等方式，发现新的产品增长点。
项目介绍：抖音产品工程师计划是面向全球具备技术能力的产品经理专属人才计划。在AI发展驱动下，我们寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”和“技术”的界限，在高挑战的业务实战中亲手用代码实现产品构想。加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义AI时代的产品未来！ 团队介绍：抖音致力于打造一个开放、积极、多元、友善的平台，鼓励表达、沟通和记录，激发创造，丰富人们的精神世界，让现实生活更美好。我们通过AI算法驱动的个性化推荐与智能创作工具，满足用户表达、学习、娱乐、社交、消费等需求。回顾抖音一路走来的历程，我们在帮助亿万用户记录美好生活的过程中，努力变得更好。 1、负责AI抖音产品策略设计，通过数据和案例洞察用户需求和痛点、体验路径理想态与目标设定，设计并不断完善策略体系； 2、挖掘理解兴趣内容消费、搜索等场景下的用户需求，在内容推荐、搜索体验、增长等模块策略，结合内容供给、流量分发、画风与体验等视角定义评估指标体系和优化目标； 3、能够结合大模型应用在策略设计的各个环节，直接带来用户体验或产生局部策略效率优化； 4、协调内外部资源，积极驱动及协同研发、运营等相关部门，有效推进并解决问题，保证项目高质量落地，不断梳理和优化业务流程。
项目介绍：抖音产品工程师计划是面向全球具备技术能力的产品经理专属人才计划。在AI发展驱动下，我们寻找懂技术又有产品思维的复合型人才，打破常规“产品”和“技术”的界限，在高挑战的业务实战中亲手用代码实现产品构想。加入抖音，和优秀的人，做有挑战的事，一起定义AI时代的产品未来！ 团队介绍：抖音致力于打造一个开放、积极、多元、友善的平台，鼓励表达、沟通和记录，激发创造，丰富人们的精神世界，让现实生活更美好。我们通过AI算法驱动的个性化推荐与智能创作工具，满足用户表达、学习、娱乐、社交、消费等需求。回顾抖音一路走来的历程，我们在帮助亿万用户记录美好生活的过程中，努力变得更好。 1、负责AI互动业务产品相关策略分析，数据分析及协助运营策略落地； 2、梳理AI互动相关产品逻辑，做好内容理解，并进行分析、监控，从数据中主动发现问题，并提出一定运营建议； 3、收集相关业务方策略反馈，进行问题汇总、分析、跟进，协助上下游相关方进行策略调优； 4、参与跨部门沟通，提升跨部门协作效率。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍：自动化投放，是在客户给定的营销诉求约束和素材商品资产下，平台通过感知投放状态信息（state）对投放6 要素做实时决策（action），和投放系统交互获得效果反馈（reward），来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策，在素材/出价/创编/探索预算等均有落地，但仍有以下问题：1）对历史序列建模 不够；2）仅对未来短期做决策，缺乏未来长周期action planning，不是长期最优； 3）多 action 之间缺乏组合，带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时，平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要，目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构，但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主，限制了搜索空间和效果上限，效率比较低。随着生成式模型发展，生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势，因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式， 提升效果。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍： 自动化投放，是在客户给定的 营销诉求约束和素材商品资产下，平台通过感知投放状态信息（state）对投放6 要素做实时决策（action），和投放系统交互获得效果反馈（reward），来最大化客户投放效果。 过去自动化已经初步完成单Action model based 决策，在素材/出价/创编/探索预算等均有落地，但仍有以下问题：1）对历史序列建模 不够；2）仅对未来短期做决策，缺乏未来长周期action planning，不是长期最优； 3）多 action 之间缺乏组合，带来互相干扰和 label 收集不准等问题。 多客户投放竞价时，平台提供一套激励兼容且更高效的拍卖机制很重要，目前混排已经升级到 Generator-Evaluator 架构，但 G 阶段生成序列时还以暴力搜索和启发式规则为主，限制了搜索空间和效果上限，效率比较低。随着生成式模型发展，生成式对长序列建模和序列 planning生成 有显著优势，因此探索 将自动化投放和拍卖机制继续升级到生成式范式，提升效果。