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": "推荐算法工程师-国际电商",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "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；\n2、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；\n3、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；\n4、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；\n5、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。",
"requirements_text": "1、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力；\n2、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；\n3、熟悉PyTorch或TensorFlow，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；\n4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；\n5、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神；\n6、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或有数据挖掘/机器学习相关竞赛经历优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"数据结构",
"数据挖掘",
"模型训练",
"团队协作",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3、熟悉PyTorch或TensorFlow，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；6、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或有数据挖掘/机器学习相关竞赛经历优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "推荐算法工程师-国际电商\n职位描述\n1、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；\n2、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；\n3、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；\n4、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；\n5、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。\n\n职位要求\n1、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力；\n2、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；\n3、熟悉PyTorch或TensorFlow，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；\n4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；\n5、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神；\n6、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或有数据挖掘/机器学习相关竞赛经历优先。\n1、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；\n2、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；\n3、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；\n4、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；\n5、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。\n1、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力；\n2、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；\n3、熟悉PyTorch或TensorFlow，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；\n4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；\n5、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神；\n6、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或有数据挖掘/机器学习相关竞赛经历优先。",
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