主分类：后端与业务系统研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "推荐系统架构师/Leader",
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"job_category": "研发"AI生成
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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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"responsibilities": "字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。\n\n1、支持抖音增长、抖音电商、抖音生活服务、头条、西瓜等中国区产品的 搜索词推荐架构支持、搜索导流架构支持，与策略 / 产品团队协作，帮助产品提升搜索流量、用户搜索认知；\n2、结合业务特性，为推荐系统设计并实现合理的离线 / 近线 / 在线子系统，高效地承载业务需求；\n3、持续优化全链路的吞吐能力、响应速度、数据时效性及系统可用性，在各项关键指标上都做到业界领先水平；\n4、在多个业务场景间归纳并抽象普遍模式，以组件化 / 标准化的方式来交付通用设计，并保障各组合方案的使用便捷性与易改造性；\n5、建立合理并具有可操作性的评价体系，科学地监测并衡量系统算力的盈亏状况，并通过相应手段逼近最优化利用，提升资源ROI； \n6、协同视频推荐、评论推荐、Push推荐等多个场景，支持搜推联动、互推联动，建立团队友好合作，给复杂的多个交叉推荐子系统协同给出合理的解决方案。",
"requirements_text": "1、有扎实的工程基础及优秀的设计能力，在复杂业务场景下证明过自己；\n2、快速理解并准确抽象业务需求，对在线 / 近线架构有丰富的经验和广阔的视野；\n3、既喜欢聚沙成塔、从零开始建造新系统，也擅长精雕细琢、在已有系统上进行精妙手术；\n4、有推广搜架构经验者优先、了解相关算法更佳；有过成功将技术过程转化为平台化方案的经验更为加分。",
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"性能优化",
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"fulltext": "推荐系统架构师/Leader\n职位描述\n字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。\n\n1、支持抖音增长、抖音电商、抖音生活服务、头条、西瓜等中国区产品的 搜索词推荐架构支持、搜索导流架构支持，与策略 / 产品团队协作，帮助产品提升搜索流量、用户搜索认知；\n2、结合业务特性，为推荐系统设计并实现合理的离线 / 近线 / 在线子系统，高效地承载业务需求；\n3、持续优化全链路的吞吐能力、响应速度、数据时效性及系统可用性，在各项关键指标上都做到业界领先水平；\n4、在多个业务场景间归纳并抽象普遍模式，以组件化 / 标准化的方式来交付通用设计，并保障各组合方案的使用便捷性与易改造性；\n5、建立合理并具有可操作性的评价体系，科学地监测并衡量系统算力的盈亏状况，并通过相应手段逼近最优化利用，提升资源ROI； \n6、协同视频推荐、评论推荐、Push推荐等多个场景，支持搜推联动、互推联动，建立团队友好合作，给复杂的多个交叉推荐子系统协同给出合理的解决方案。\n\n职位要求\n1、有扎实的工程基础及优秀的设计能力，在复杂业务场景下证明过自己；\n2、快速理解并准确抽象业务需求，对在线 / 近线架构有丰富的经验和广阔的视野；\n3、既喜欢聚沙成塔、从零开始建造新系统，也擅长精雕细琢、在已有系统上进行精妙手术；\n4、有推广搜架构经验者优先、了解相关算法更佳；有过成功将技术过程转化为平台化方案的经验更为加分。\n字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。\n\n1、支持抖音增长、抖音电商、抖音生活服务、头条、西瓜等中国区产品的 搜索词推荐架构支持、搜索导流架构支持，与策略 / 产品团队协作，帮助产品提升搜索流量、用户搜索认知；\n2、结合业务特性，为推荐系统设计并实现合理的离线 / 近线 / 在线子系统，高效地承载业务需求；\n3、持续优化全链路的吞吐能力、响应速度、数据时效性及系统可用性，在各项关键指标上都做到业界领先水平；\n4、在多个业务场景间归纳并抽象普遍模式，以组件化 / 标准化的方式来交付通用设计，并保障各组合方案的使用便捷性与易改造性；\n5、建立合理并具有可操作性的评价体系，科学地监测并衡量系统算力的盈亏状况，并通过相应手段逼近最优化利用，提升资源ROI； \n6、协同视频推荐、评论推荐、Push推荐等多个场景，支持搜推联动、互推联动，建立团队友好合作，给复杂的多个交叉推荐子系统协同给出合理的解决方案。\n1、有扎实的工程基础及优秀的设计能力，在复杂业务场景下证明过自己；\n2、快速理解并准确抽象业务需求，对在线 / 近线架构有丰富的经验和广阔的视野；\n3、既喜欢聚沙成塔、从零开始建造新系统，也擅长精雕细琢、在已有系统上进行精妙手术；\n4、有推广搜架构经验者优先、了解相关算法更佳；有过成功将技术过程转化为平台化方案的经验更为加分。",
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