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": "短剧推荐算法工程师(面向全球化的下一代短剧推荐系统) - TikTok算法",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"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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"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2027届获得硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:TikTok搜推算法团队,负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法,加入我们,你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景,直接为核心用户体验负责,支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地,并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术,包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering,探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里,你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化,探索前沿的技术;可以感受不同文化的碰撞,激发认知;可以通过对产品和内容生态的深度分析,影响产品未来的发展方向。\n\n1、深入优化召回、粗排、精排等核心模块,通过模型和策略提升全链路的分发效率;\n2、根据不同场景、体裁、地域和语言进行定制优化,深入理解全球化业务特点;\n3、优化冷启动、负反馈、画风等生态问题,从长期视角优化推荐短板;\n4、优化IAA/IAP短剧的变现链路和变现能力,强化短剧内容的商业价值;\n5、在生成式推荐、AI短剧上进行技术深耕,探索内容消费和内容供给新范式。",
"requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位,计算机等相关专业优先;\n2、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;\n4、对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神;\n5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
"数据挖掘",
"沟通表达",
"解决问题"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得硕士及以上学位,计算机等相关专业优先;5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "短剧推荐算法工程师(面向全球化的下一代短剧推荐系统) - TikTok算法\n职位描述\n团队介绍:TikTok搜推算法团队,负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法,加入我们,你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景,直接为核心用户体验负责,支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地,并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术,包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering,探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里,你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化,探索前沿的技术;可以感受不同文化的碰撞,激发认知;可以通过对产品和内容生态的深度分析,影响产品未来的发展方向。\n\n1、深入优化召回、粗排、精排等核心模块,通过模型和策略提升全链路的分发效率;\n2、根据不同场景、体裁、地域和语言进行定制优化,深入理解全球化业务特点;\n3、优化冷启动、负反馈、画风等生态问题,从长期视角优化推荐短板;\n4、优化IAA/IAP短剧的变现链路和变现能力,强化短剧内容的商业价值;\n5、在生成式推荐、AI短剧上进行技术深耕,探索内容消费和内容供给新范式。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位,计算机等相关专业优先;\n2、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;\n4、对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神;\n5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。\n团队介绍:TikTok搜推算法团队,负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法,加入我们,你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景,直接为核心用户体验负责,支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地,并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术,包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering,探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里,你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化,探索前沿的技术;可以感受不同文化的碰撞,激发认知;可以通过对产品和内容生态的深度分析,影响产品未来的发展方向。\n\n1、深入优化召回、粗排、精排等核心模块,通过模型和策略提升全链路的分发效率;\n2、根据不同场景、体裁、地域和语言进行定制优化,深入理解全球化业务特点;\n3、优化冷启动、负反馈、画风等生态问题,从长期视角优化推荐短板;\n4、优化IAA/IAP短剧的变现链路和变现能力,强化短剧内容的商业价值;\n5、在生成式推荐、AI短剧上进行技术深耕,探索内容消费和内容供给新范式。\n1、2027届获得硕士及以上学位,计算机等相关专业优先;\n2、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;\n4、对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神;\n5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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