主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "国际化广告算法工程师-推荐大模型(北京/上海/杭州)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
},
"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "计算机或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、探索大模型与广告算法结合的下一代广告投放系统，结合大模型的世界知识和训推优化大幅提升广告变现效率，主要方向为超长序列Transformer建模、生成式推荐、推荐Foundation Model与Scaling Law；\n2、在广告投放系统中充分使用广告素材、落地页的多模态信息，结合多模态建模对齐行为和模态的表征，打造Entity Based的广告投放系统；\n3、在广告投放高并发场景落地大模型推理，结合Sparse Attention、Sparse MoE、KV Cache等算法-工程联合优化，极致提升推理ROI；\n4、紧跟行业技术发展，在新一代GPU上探索大模型前沿技术在广告投放系统的技术落地。",
"requirements_text": "1、计算机或相关专业本科及以上学历，2年以上广告/推荐/搜索召回排序等相关工作经验；\n2、熟悉C++和Python，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，优先：有数据挖掘、分布式计算经验，熟悉Hadoop、Spark框架；\n3、较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉深度学习算法，优先：发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文，或在Kaggle/ACM等赛事中获得优异名次，熟悉TensorFlow/PyTorch框架和原理；\n4、熟悉搜广推算法、大语言模型、多模态大模型、深度学习、强化学习等相关领域；\n5、具备良好的工程意识，能结合工程优化设计并落地大模型方案；\n6、工作态度积极主动，有强烈的主人翁意识和良好的团队协作精神，愿意接受有挑战性的工作，具有刨根问底的精神，优秀的分析和解决问题的能力，逻辑清晰，具有严谨科学的实验习惯。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Spark",
"Hadoop",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"数据挖掘",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2、熟悉C++和Python，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，优先：有数据挖掘、分布式计算经验，熟悉Hadoop、Spark框架；3、较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉深度学习算法，优先：发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文，或在Kaggle/ACM等赛事中获得优异名次，熟悉TensorFlow/PyTorch框架和原理",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7600287353397905669/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7600287353397905669",
"post_date": "2026-01-28",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7600287353397905669/detail"
},
"fulltext": "国际化广告算法工程师-推荐大模型(北京/上海/杭州)\n职位描述\n1、探索大模型与广告算法结合的下一代广告投放系统，结合大模型的世界知识和训推优化大幅提升广告变现效率，主要方向为超长序列Transformer建模、生成式推荐、推荐Foundation Model与Scaling Law；\n2、在广告投放系统中充分使用广告素材、落地页的多模态信息，结合多模态建模对齐行为和模态的表征，打造Entity Based的广告投放系统；\n3、在广告投放高并发场景落地大模型推理，结合Sparse Attention、Sparse MoE、KV Cache等算法-工程联合优化，极致提升推理ROI；\n4、紧跟行业技术发展，在新一代GPU上探索大模型前沿技术在广告投放系统的技术落地。\n\n职位要求\n1、计算机或相关专业本科及以上学历，2年以上广告/推荐/搜索召回排序等相关工作经验；\n2、熟悉C++和Python，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，优先：有数据挖掘、分布式计算经验，熟悉Hadoop、Spark框架；\n3、较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉深度学习算法，优先：发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文，或在Kaggle/ACM等赛事中获得优异名次，熟悉TensorFlow/PyTorch框架和原理；\n4、熟悉搜广推算法、大语言模型、多模态大模型、深度学习、强化学习等相关领域；\n5、具备良好的工程意识，能结合工程优化设计并落地大模型方案；\n6、工作态度积极主动，有强烈的主人翁意识和良好的团队协作精神，愿意接受有挑战性的工作，具有刨根问底的精神，优秀的分析和解决问题的能力，逻辑清晰，具有严谨科学的实验习惯。\n1、探索大模型与广告算法结合的下一代广告投放系统，结合大模型的世界知识和训推优化大幅提升广告变现效率，主要方向为超长序列Transformer建模、生成式推荐、推荐Foundation Model与Scaling Law；\n2、在广告投放系统中充分使用广告素材、落地页的多模态信息，结合多模态建模对齐行为和模态的表征，打造Entity Based的广告投放系统；\n3、在广告投放高并发场景落地大模型推理，结合Sparse Attention、Sparse MoE、KV Cache等算法-工程联合优化，极致提升推理ROI；\n4、紧跟行业技术发展，在新一代GPU上探索大模型前沿技术在广告投放系统的技术落地。\n1、计算机或相关专业本科及以上学历，2年以上广告/推荐/搜索召回排序等相关工作经验；\n2、熟悉C++和Python，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，优先：有数据挖掘、分布式计算经验，熟悉Hadoop、Spark框架；\n3、较好的机器学习/深度学习理论和实践经验，熟悉深度学习算法，优先：发表过KDD、AAAI、CIKM、WWW、RecSys、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会论文，或在Kaggle/ACM等赛事中获得优异名次，熟悉TensorFlow/PyTorch框架和原理；\n4、熟悉搜广推算法、大语言模型、多模态大模型、深度学习、强化学习等相关领域；\n5、具备良好的工程意识，能结合工程优化设计并落地大模型方案；\n6、工作态度积极主动，有强烈的主人翁意识和良好的团队协作精神，愿意接受有挑战性的工作，具有刨根问底的精神，优秀的分析和解决问题的能力，逻辑清晰，具有严谨科学的实验习惯。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [
"T014"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}