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字节跳动推荐算法工程师-国际电商

社招全职A26369地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、扎实的算法数据结构基础,优秀的编码能力;
2、在搜索、广告、推荐或大模型领域,有参与或主导过模型复杂化、大模型落地等经验;
3、熟悉PyTorchTensorFlow,熟悉开源大模型(如LLaMA、Qwen、DeepSeek等),有模型训练与推理优化经验者优先;…
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工作职责


1、负责国际化电商个性化推荐算法的全链路优化,包括电商短视频、图文、新用户等场景的推荐策略,以及召回、粗排、精排、重排的模型迭代与多目标优化,持续提升业务指标;
2、应用深度序列建模、生成式推荐、多模态表征学习及LLM4Rec、生成式召回/排序等前沿技术,提升信息匹配效率与推荐发现性,让用户便捷找到优质内容和货品;
3、挖掘和分析海量用户行为数据,基于长序列建模(Lifelong Sequence)进行用户长短期兴趣建模与潜在兴趣探索,提升推荐的精准性与多样性;
4、探索AI Agent在推荐系统中的应用,包括基于Agent的自动化调参、智能实验管理、数据分析与归因决策,以及Agent驱动的用户意图理解与交互式推荐;
5、结合国际化电商业务特性,通过算法挖掘优质商品和达人,优化供给侧分发效率与冷启动机制,构建良性的内容电商生态,并进行模型和算法创新,打造业界领先的推荐系统。
包括英文材料
算法+
数据结构+
大模型+
PyTorch+
TensorFlow+
Llama+
C+++
Python+
Linux+
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社招A100300

1、构建跨场景共享的推荐基础模型(Foundation Model),实现统一建模与高效推理; 2、推进事件序列驱动的生成式推荐范式,融合多模态理解与生成能力; 3、推动LLM技术在召回、排序、重混排环节的落地,参与模型训练、推理优化与系统Co-design; 4、探索LLM/VLM与推荐系统融合的创新路径,构建自适应、可演化的推荐智能体; 5、研究平衡性能与体验的端到端生成式推荐与系统优化方案。

更新于 2026-01-05北京
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社招A11304

1、构建跨场景共享的推荐基础模型(Foundation Model),实现统一建模与高效推理; 2、推进事件序列驱动的生成式推荐范式,融合多模态理解与生成能力; 3、推动LLM技术在召回、排序、重混排环节的落地,参与模型训练、推理优化与系统设计; 4、探索LLM、VLM与推荐系统融合的创新路径,构建自适应、可演化的推荐智能体; 5、研究平衡性能与体验的端到端生成式推荐与系统优化方案。

更新于 2026-05-21北京
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社招A120284

1、构建跨场景共享的推荐基础模型(Foundation Model),实现统一建模与高效推理; 2、推进事件序列驱动的生成式推荐范式,融合多模态理解与生成能力; 3、推动LLM技术在召回、排序、重混排环节的落地,参与模型训练、推理优化与系统; 4、探索LLM/VLM与推荐系统融合的创新路径,构建自适应、可演化的推荐智能体; 5、研究平衡性能与体验的端到端生成式推荐与系统优化方案。

更新于 2026-05-21上海
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社招3-5年策略算法

1、负责推荐技术的落地;实现个性化推荐,分发策略,用户理解,内容理解等方向的技术突破; 2、负责新回活、海外或破圈人群优化,提升新人群的推荐消费效率; 3、沉淀社区推荐技术,并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题,并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,提升海量用户体验,Inspire Life;

更新于 2026-06-25北京|上海|杭州