主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "广告算法工程师-抖音电商",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与千万～亿级规模的电商内容场景广告召回、粗排模块算法研发与系统优化，搭建并迭代领先的召粗技术体系，支撑广告全场景流量分发效率与核心商业增长目标达成；\n2、主导前沿推荐算法创新与落地，聚焦生成式召回、LLM4Rec、强化学习等方向，解决广告召粗场景核心技术痛点，构建技术壁垒；\n3、结合内容场景广告特性，设计贴合业务的召粗算法方案，优化模型结构、特征体系及在线推理链路，提升召粗匹配精准度与分发效率，打通召粗至精排的全链路协同；\n4、深入业务全链路，与产品、工程等跨团队协同，拆解业务痛点与增长机会，设计端到端算法解决方案并推动落地，基于数据反馈持续迭代优化。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的机器学习、深度学习、数据挖掘理论基础；\n2、1年及以上推荐算法、计算广告、搜索引擎相关研发经验，有工业级召回、粗排模块全流程研发与落地经验者优先；\n3、精通主流推荐算法与模型框架，熟练掌握双塔、序列模型、深度匹配模型等经典召回、粗排算法，精通LR/GBDT/DeepFM/DIN/MMOE/Transformer等主流模型结构与优化方法；\n4、熟练使用Python/C++，精通TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架，能够独立完成算法方案设计、离线实验、线上落地与效果复盘的全流程工作。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"推荐算法",
"数据挖掘"
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"preferred_qualifications": "2、1年及以上推荐算法、计算广告、搜索引擎相关研发经验，有工业级召回、粗排模块全流程研发与落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7640022624220088629/detail"
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"fulltext": "广告算法工程师-抖音电商\n职位描述\n1、参与千万～亿级规模的电商内容场景广告召回、粗排模块算法研发与系统优化，搭建并迭代领先的召粗技术体系，支撑广告全场景流量分发效率与核心商业增长目标达成；\n2、主导前沿推荐算法创新与落地，聚焦生成式召回、LLM4Rec、强化学习等方向，解决广告召粗场景核心技术痛点，构建技术壁垒；\n3、结合内容场景广告特性，设计贴合业务的召粗算法方案，优化模型结构、特征体系及在线推理链路，提升召粗匹配精准度与分发效率，打通召粗至精排的全链路协同；\n4、深入业务全链路，与产品、工程等跨团队协同，拆解业务痛点与增长机会，设计端到端算法解决方案并推动落地，基于数据反馈持续迭代优化。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的机器学习、深度学习、数据挖掘理论基础；\n2、1年及以上推荐算法、计算广告、搜索引擎相关研发经验，有工业级召回、粗排模块全流程研发与落地经验者优先；\n3、精通主流推荐算法与模型框架，熟练掌握双塔、序列模型、深度匹配模型等经典召回、粗排算法，精通LR/GBDT/DeepFM/DIN/MMOE/Transformer等主流模型结构与优化方法；\n4、熟练使用Python/C++，精通TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架，能够独立完成算法方案设计、离线实验、线上落地与效果复盘的全流程工作。\n1、参与千万～亿级规模的电商内容场景广告召回、粗排模块算法研发与系统优化，搭建并迭代领先的召粗技术体系，支撑广告全场景流量分发效率与核心商业增长目标达成；\n2、主导前沿推荐算法创新与落地，聚焦生成式召回、LLM4Rec、强化学习等方向，解决广告召粗场景核心技术痛点，构建技术壁垒；\n3、结合内容场景广告特性，设计贴合业务的召粗算法方案，优化模型结构、特征体系及在线推理链路，提升召粗匹配精准度与分发效率，打通召粗至精排的全链路协同；\n4、深入业务全链路，与产品、工程等跨团队协同，拆解业务痛点与增长机会，设计端到端算法解决方案并推动落地，基于数据反馈持续迭代优化。\n1、本科及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的机器学习、深度学习、数据挖掘理论基础；\n2、1年及以上推荐算法、计算广告、搜索引擎相关研发经验，有工业级召回、粗排模块全流程研发与落地经验者优先；\n3、精通主流推荐算法与模型框架，熟练掌握双塔、序列模型、深度匹配模型等经典召回、粗排算法，精通LR/GBDT/DeepFM/DIN/MMOE/Transformer等主流模型结构与优化方法；\n4、熟练使用Python/C++，精通TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架，能够独立完成算法方案设计、离线实验、线上落地与效果复盘的全流程工作。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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