字节跳动数据挖掘算法工程师-国际电商
任职要求
1、2026届获得硕士及以上学位，计算机等相关专业优先； 2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如PyTorch、TensorFlow、DGL、PyG、Sklearn等； 3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；有LLM以及和图/…
工作职责
团队介绍：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。 1、负责运用算法挖掘影响商品质量和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，提升复购，为业务提供支持； 2、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控； 3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持； 4、参与构建大规模的图/序列存储和图/序列学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并结合大模型赋能治理业务； 5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习的前沿任务，并探索大模型在机器学习/图学习/序列学习的推理和应用，落地于真实业务场景。
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。
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。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。
1、支持国际化电商业务快速发展，服务数百万达人商家，探索更高效的商业模式，满足用户最好的购物体验，促进生态良性发展； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、通过挖掘达人/商家在用户群长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高达人-商家-用户兴趣的匹配精度； 4、对达人、商家的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略赋能供需两端，提升商家变现效率，助推产业升级； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。