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": "时序预测大模型算法工程师 - TikTok Shop",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海、杭州、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",
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"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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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商业务,致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台。面向直播电商、视频内容电商、货架电商等多元购物场景,国际电商持续为全球用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,也为商家提供稳定、可靠、可持续增长的平台服务,推动“新奇好物畅销全球,美好生活触手可得”的使命落地。\n目前,国际电商算法团队分布在中国、美国、新加坡等多个国家和地区,深度参与全球化业务建设。加入我们,你将有机会面向全球用户、商家和商品生态,与跨区域的产品、工程、运营和业务团队协作,持续提升商品供给质量、用户购物体验、平台交易效率与履约体验,共同探索内容电商与智能购物的新模式。\nData-国际电商团队是 TikTok Shop 的核心算法技术力量,专注于电商场景下的算法创新与规模化落地,方向包括但不限于:生成式推荐与大规模 Foundation Model、多模态商品理解与内容生成、搜索与导购、智能客服、风控治理、物流履约优化、商家经营智能化,以及 Agentic 智能体在电商全链路中的应用。我们希望通过先进的算法能力,帮助用户更高效地发现感兴趣的商品,帮助商家实现更高质量的经营增长,并持续提升交易各环节的智能化水平。\n在这里,你将与一流的产品和技术团队合作,面对复杂且真实的国际化电商挑战,推动前沿技术在大规模业务场景中落地,与团队一起创造更多可能。\n\n1、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中,大规模时序数据(供应链时序,销量时序,物流时序,商品生命周期、内容演化、多模态事件流等)构成了业务智能的底层基础;随着业务复杂度和规模的持续提升,传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈。\n2、参与时序大模型(Large Time-series Foundation Model)的设计、训练与迭代,构建统一的时序建模底座能力,围绕电商及内容场景中的大规模时序数据,探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法;\n3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集,持续提升模型的泛化性与稳定性;\n4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究,推动模型能力的持续升级。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,人工智能、计算机、数学相关专业优先;\n2、机器学习&统计方面基础扎实,熟悉常用的分类、回归、聚类机器学习和深度学习算法原理和模型结构,有实际应用的经验,有数据挖掘、深度学习相关领域经验优先;\n3、熟悉Python/Java等编程语言,具备优秀的编码能力,至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台;\n4、有钻研精神,突出的数据分析能力,主观能动性强,具备良好的团队合作精神和沟通技巧;\n5、加分项:在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"机器学习",
"深度学习",
"数据分析",
"数据挖掘",
"团队协作",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历,人工智能、计算机、数学相关专业优先;2、机器学习&统计方面基础扎实,熟悉常用的分类、回归、聚类机器学习和深度学习算法原理和模型结构,有实际应用的经验,有数据挖掘、深度学习相关领域经验优先;5、加分项:在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "时序预测大模型算法工程师 - TikTok Shop\n职位描述\n团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商业务,致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台。面向直播电商、视频内容电商、货架电商等多元购物场景,国际电商持续为全球用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,也为商家提供稳定、可靠、可持续增长的平台服务,推动“新奇好物畅销全球,美好生活触手可得”的使命落地。\n目前,国际电商算法团队分布在中国、美国、新加坡等多个国家和地区,深度参与全球化业务建设。加入我们,你将有机会面向全球用户、商家和商品生态,与跨区域的产品、工程、运营和业务团队协作,持续提升商品供给质量、用户购物体验、平台交易效率与履约体验,共同探索内容电商与智能购物的新模式。\nData-国际电商团队是 TikTok Shop 的核心算法技术力量,专注于电商场景下的算法创新与规模化落地,方向包括但不限于:生成式推荐与大规模 Foundation Model、多模态商品理解与内容生成、搜索与导购、智能客服、风控治理、物流履约优化、商家经营智能化,以及 Agentic 智能体在电商全链路中的应用。我们希望通过先进的算法能力,帮助用户更高效地发现感兴趣的商品,帮助商家实现更高质量的经营增长,并持续提升交易各环节的智能化水平。\n在这里,你将与一流的产品和技术团队合作,面对复杂且真实的国际化电商挑战,推动前沿技术在大规模业务场景中落地,与团队一起创造更多可能。\n\n1、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中,大规模时序数据(供应链时序,销量时序,物流时序,商品生命周期、内容演化、多模态事件流等)构成了业务智能的底层基础;随着业务复杂度和规模的持续提升,传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈。\n2、参与时序大模型(Large Time-series Foundation Model)的设计、训练与迭代,构建统一的时序建模底座能力,围绕电商及内容场景中的大规模时序数据,探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法;\n3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集,持续提升模型的泛化性与稳定性;\n4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究,推动模型能力的持续升级。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,人工智能、计算机、数学相关专业优先;\n2、机器学习&统计方面基础扎实,熟悉常用的分类、回归、聚类机器学习和深度学习算法原理和模型结构,有实际应用的经验,有数据挖掘、深度学习相关领域经验优先;\n3、熟悉Python/Java等编程语言,具备优秀的编码能力,至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台;\n4、有钻研精神,突出的数据分析能力,主观能动性强,具备良好的团队合作精神和沟通技巧;\n5、加分项:在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。\n团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商业务,致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台。面向直播电商、视频内容电商、货架电商等多元购物场景,国际电商持续为全球用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,也为商家提供稳定、可靠、可持续增长的平台服务,推动“新奇好物畅销全球,美好生活触手可得”的使命落地。\n目前,国际电商算法团队分布在中国、美国、新加坡等多个国家和地区,深度参与全球化业务建设。加入我们,你将有机会面向全球用户、商家和商品生态,与跨区域的产品、工程、运营和业务团队协作,持续提升商品供给质量、用户购物体验、平台交易效率与履约体验,共同探索内容电商与智能购物的新模式。\nData-国际电商团队是 TikTok Shop 的核心算法技术力量,专注于电商场景下的算法创新与规模化落地,方向包括但不限于:生成式推荐与大规模 Foundation Model、多模态商品理解与内容生成、搜索与导购、智能客服、风控治理、物流履约优化、商家经营智能化,以及 Agentic 智能体在电商全链路中的应用。我们希望通过先进的算法能力,帮助用户更高效地发现感兴趣的商品,帮助商家实现更高质量的经营增长,并持续提升交易各环节的智能化水平。\n在这里,你将与一流的产品和技术团队合作,面对复杂且真实的国际化电商挑战,推动前沿技术在大规模业务场景中落地,与团队一起创造更多可能。\n\n1、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中,大规模时序数据(供应链时序,销量时序,物流时序,商品生命周期、内容演化、多模态事件流等)构成了业务智能的底层基础;随着业务复杂度和规模的持续提升,传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈。\n2、参与时序大模型(Large Time-series Foundation Model)的设计、训练与迭代,构建统一的时序建模底座能力,围绕电商及内容场景中的大规模时序数据,探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法;\n3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集,持续提升模型的泛化性与稳定性;\n4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究,推动模型能力的持续升级。\n1、2027届获得本科及以上学历,人工智能、计算机、数学相关专业优先;\n2、机器学习&统计方面基础扎实,熟悉常用的分类、回归、聚类机器学习和深度学习算法原理和模型结构,有实际应用的经验,有数据挖掘、深度学习相关领域经验优先;\n3、熟悉Python/Java等编程语言,具备优秀的编码能力,至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台;\n4、有钻研精神,突出的数据分析能力,主观能动性强,具备良好的团队合作精神和沟通技巧;\n5、加分项:在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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