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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7309440949535852809

算法工程师 - 生活服务

未披露 · 北京 · 字节跳动

JD数据
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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "算法工程师 - 生活服务",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京",
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        "job_category": "研发"AI生成
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    "company": {
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        "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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    "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": "团队介绍:生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台,致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年,生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验,让更多用户通过抖音发现线下好去处,也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。作为业务的技术核心之一,生活服务算法团队聚焦AI技术与生活服务场景的深度融合,通过搜索、推荐、AI助手等AI技术创新为消费者打造更加智能化服务体验,通过AI大模型和Agent为广大商家提供智能经营分析、精准营销触达等解决方案,助力商家高效经营、拓展市场;我们期待兼具技术深度与业务洞察力的算法人才加入,共同攻克场景化算法难题,为亿万用户创造更美好的生活。\n\n1、全模态内容理解与生成:探索理解与生成的统一训练范式升级,提升AI基座模型在生活服务业务的效果。并通过高性能推理优化,加速海量内容和服务的理解和生成;\n2、推荐技术:基于超大规模机器学习技术,构建业界领先的推荐系统,包括但不限于推荐大模型、生成式推荐、多模态建模、超长序列建模、多场景联合建模等;\n3、Agent方向:研究如何将交易与广告中复杂的业务场景转化成高质量数据集,并通过AI大模型和Agent能力的优化,改善平台和商家的经营效率;\n4、因果推断和运筹优化方向:通过因果推断建模探索升级,优化在复杂环境中干预效果的推断能力。并通过运筹优化能力的探索升级,能够在复杂出价环境上规划长周期出价分布,最终协助业务提升补贴效率。\n\n1、参与抖音生活服务业务在商家和商品增长、经营、生态相关方向的算法工作;\n2、To B推荐算法:为平台数百万商家做商品、内容、案例等优质供给的推荐,提升平台牵引有效性;\n3、GMV数值预估和诊断归因:建模深度回归模型预估ROI/GMV数值,并做反向蒸馏归因的白盒化诊断能力;\n4、Uplift增效建模:搭建商家经营任务系统架构并通过Uplift增效建模技术手段实现Action2GMV的预估;\n5、经营自动化:结合强化学习、大模型生成能力和Agent能力,建设AI化产品和自动化托管能力。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历,具备优秀的编码能力、扎实的数据结构和算法功底;\n2、对技术有热情且热衷于将前沿的基础理论和算法落地解决真实问题;\n3、机器学习基础扎实,熟悉DNN、Wide&Deep、MTL等常用的算法模型;\n4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先;有NLP、Agent等相关预训练模型及下游应用经验者优先;\n5、熟悉任意一种常见的领域算法或者曾经参与相关工作优先,包括因果推断、推荐、广告、搜索等。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "数据结构",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先;有NLP、Agent等相关预训练模型及下游应用经验者优先;5、熟悉任意一种常见的领域算法或者曾经参与相关工作优先,包括因果推断、推荐、广告、搜索等",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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        "post_date": "2023-12-06",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
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    "fulltext": "算法工程师 - 生活服务\n职位描述\n团队介绍:生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台,致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年,生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验,让更多用户通过抖音发现线下好去处,也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。作为业务的技术核心之一,生活服务算法团队聚焦AI技术与生活服务场景的深度融合,通过搜索、推荐、AI助手等AI技术创新为消费者打造更加智能化服务体验,通过AI大模型和Agent为广大商家提供智能经营分析、精准营销触达等解决方案,助力商家高效经营、拓展市场;我们期待兼具技术深度与业务洞察力的算法人才加入,共同攻克场景化算法难题,为亿万用户创造更美好的生活。\n\n1、全模态内容理解与生成:探索理解与生成的统一训练范式升级,提升AI基座模型在生活服务业务的效果。并通过高性能推理优化,加速海量内容和服务的理解和生成;\n2、推荐技术:基于超大规模机器学习技术,构建业界领先的推荐系统,包括但不限于推荐大模型、生成式推荐、多模态建模、超长序列建模、多场景联合建模等;\n3、Agent方向:研究如何将交易与广告中复杂的业务场景转化成高质量数据集,并通过AI大模型和Agent能力的优化,改善平台和商家的经营效率;\n4、因果推断和运筹优化方向:通过因果推断建模探索升级,优化在复杂环境中干预效果的推断能力。并通过运筹优化能力的探索升级,能够在复杂出价环境上规划长周期出价分布,最终协助业务提升补贴效率。\n\n1、参与抖音生活服务业务在商家和商品增长、经营、生态相关方向的算法工作;\n2、To B推荐算法:为平台数百万商家做商品、内容、案例等优质供给的推荐,提升平台牵引有效性;\n3、GMV数值预估和诊断归因:建模深度回归模型预估ROI/GMV数值,并做反向蒸馏归因的白盒化诊断能力;\n4、Uplift增效建模:搭建商家经营任务系统架构并通过Uplift增效建模技术手段实现Action2GMV的预估;\n5、经营自动化:结合强化学习、大模型生成能力和Agent能力,建设AI化产品和自动化托管能力。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,具备优秀的编码能力、扎实的数据结构和算法功底;\n2、对技术有热情且热衷于将前沿的基础理论和算法落地解决真实问题;\n3、机器学习基础扎实,熟悉DNN、Wide&Deep、MTL等常用的算法模型;\n4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先;有NLP、Agent等相关预训练模型及下游应用经验者优先;\n5、熟悉任意一种常见的领域算法或者曾经参与相关工作优先,包括因果推断、推荐、广告、搜索等。\n团队介绍:生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台,致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年,生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验,让更多用户通过抖音发现线下好去处,也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。作为业务的技术核心之一,生活服务算法团队聚焦AI技术与生活服务场景的深度融合,通过搜索、推荐、AI助手等AI技术创新为消费者打造更加智能化服务体验,通过AI大模型和Agent为广大商家提供智能经营分析、精准营销触达等解决方案,助力商家高效经营、拓展市场;我们期待兼具技术深度与业务洞察力的算法人才加入,共同攻克场景化算法难题,为亿万用户创造更美好的生活。\n\n1、全模态内容理解与生成:探索理解与生成的统一训练范式升级,提升AI基座模型在生活服务业务的效果。并通过高性能推理优化,加速海量内容和服务的理解和生成;\n2、推荐技术:基于超大规模机器学习技术,构建业界领先的推荐系统,包括但不限于推荐大模型、生成式推荐、多模态建模、超长序列建模、多场景联合建模等;\n3、Agent方向:研究如何将交易与广告中复杂的业务场景转化成高质量数据集,并通过AI大模型和Agent能力的优化,改善平台和商家的经营效率;\n4、因果推断和运筹优化方向:通过因果推断建模探索升级,优化在复杂环境中干预效果的推断能力。并通过运筹优化能力的探索升级,能够在复杂出价环境上规划长周期出价分布,最终协助业务提升补贴效率。\n\n1、参与抖音生活服务业务在商家和商品增长、经营、生态相关方向的算法工作;\n2、To B推荐算法:为平台数百万商家做商品、内容、案例等优质供给的推荐,提升平台牵引有效性;\n3、GMV数值预估和诊断归因:建模深度回归模型预估ROI/GMV数值,并做反向蒸馏归因的白盒化诊断能力;\n4、Uplift增效建模:搭建商家经营任务系统架构并通过Uplift增效建模技术手段实现Action2GMV的预估;\n5、经营自动化:结合强化学习、大模型生成能力和Agent能力,建设AI化产品和自动化托管能力。\n1、本科及以上学历,具备优秀的编码能力、扎实的数据结构和算法功底;\n2、对技术有热情且热衷于将前沿的基础理论和算法落地解决真实问题;\n3、机器学习基础扎实,熟悉DNN、Wide&Deep、MTL等常用的算法模型;\n4、在大模型领域,主导过有影响力的项目或论文者优先;有NLP、Agent等相关预训练模型及下游应用经验者优先;\n5、熟悉任意一种常见的领域算法或者曾经参与相关工作优先,包括因果推断、推荐、广告、搜索等。"
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