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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "CV/NLP/多模态算法工程师 - 国际电商（平台治理）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； \n愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。\n\n1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控；\n2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，为业务提供支持；\n3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持；\n4、参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并赋能治理业务；\n5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术，并落地于真实业务场景。",
"requirements_text": "1、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如 pytorch、tensorflow、DGL、pyg、sklearn 等；\n2、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；\n3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先；\n4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先；\n5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域顶级会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"Hadoop",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据挖掘",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先；4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先；5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域顶级会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7360584856491739402/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7360584856491739402",
"post_date": "2024-04-22",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7360584856491739402/detail"
},
"fulltext": "CV/NLP/多模态算法工程师 - 国际电商（平台治理）\n职位描述\n团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； \n愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。\n\n1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控；\n2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，为业务提供支持；\n3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持；\n4、参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并赋能治理业务；\n5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术，并落地于真实业务场景。\n\n职位要求\n1、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如 pytorch、tensorflow、DGL、pyg、sklearn 等；\n2、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；\n3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先；\n4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先；\n5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域顶级会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先。\n团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； \n愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。\n\n1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控；\n2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，为业务提供支持；\n3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持；\n4、参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并赋能治理业务；\n5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术，并落地于真实业务场景。\n1、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如 pytorch、tensorflow、DGL、pyg、sklearn 等；\n2、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；\n3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先；\n4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先；\n5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域顶级会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}