字节跳动算法工程师-抖音推荐Generative Recommendation
任职要求
1、2年以上搜索、广告、推荐相关算法在业务中应用的经验，或者NLP/CV领域大型模型在业务中应用的经验（包括数据建设、模型训练、微调、偏好对齐、模型量化等），有跨领域经验者优先； 2、具备良好的编…
工作职责
团队介绍：Data抖音推荐 Generative Recommendation 团队，通过对推荐模型的范式升级，带动整个推荐系统做整体重构，同时支持抖音短视频、直播等重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的前沿探索、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、面向工程约束下的最优算法设计和实现，以及对产品数据的复杂深入的分析工作。 1、结合业务目标和场景特点，利用并探索大型语言模型技术（LLM）对现有推荐系统的各个模块进行优化改进； 2、探索开发下一代生成式推荐系统技术，不断改善用户体验，实现业务目标。
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：TikTok Shop是TikTok旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者，通过短视频、直播等多场景连接消费者，让新奇好物畅销全球，让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区，在这里你将有机会深入国际场景，面向全世界商家及用户，和跨区域团队协作，共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能！ 1、参与国际电商推荐产品的设计，负责商城推荐策略的目标设定、供给分发、用户增长等； 2、根据用户反馈和市场数据，定义商城推荐导购的功能需求，推动产品设计和迭代； 3、对业务需求进行量化和定性的调研和分析，能从数据中发现问题，深入理解问题本质，解构流量相关的痛点需求，对痛点问题进行抽象和归纳，产出完整的产品解决方案； 4、协同工程、算法、运营、数据等团队，推动方案落地，达成产品目标； 5、参与AI电商导购能力在推荐场景的产品化落地（如AI导购、推荐解释等），推动与推荐策略、供给分发的联动优化。
1、负责公司资源云平台产品个性化推荐研发工作； 2、负责推荐算法前沿技术跟踪、复现和落地； 3、分析业务数据，持续优化推荐效果，保证推荐服务稳定。
工作职责 1.海外分发链路建设：负责海外电商推荐全链路(召回、粗排、精排、重排)的算法研发与迭代，在跨市场、多语言场景下提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标； 2.跨域迁移与冷启动：针对海外市场用户行为稀疏、数据积累不足的特点，探索跨域迁移学习、跨语言表征等技术，加速海外市场冷启动与分发效率提升； 3.多目标策略优化：结合海外用户特征与商家生态，设计多目标融合排序机制，平衡用户体验、内容生态与商业收益，实现全球化场景下的流量最优配置； 4.LLM 与多模态落地：探索大语言模型(LLM)在海外用户意图理解、跨语言导购、多模态内容生成中的工程落地，推动 AI 技术在全球化电商场景中的应用创新； 5.数据闭环与业务洞察：深入理解海外用户行为与文化差异，从数据中发现问题与机会，驱动"用户理解-商品匹配-交易转化"的持续优化
1、参与交易个性化推荐技术的优化，通过深度学习、迁移学习、跨域表征、多任务学习等技术提升分发匹配的效率，让每个用户可以快速准确的发现好货； 2、能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐，提升海量用户的交易与浏览体验； 3、基于电商交易业务，进行模型和算法创新，与各部门（包括并不限于产品，业务中台等）的同事一起深入交流合作，打造业界领先的推荐算法；