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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "推荐算法工程师-抖音",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "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": {
"salary_range": {
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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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责抖音多场景业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解抖音推荐业务发展,利用推荐算法优化推动业务发展;\n2、深入参与到机器学习和推荐系统技术演进,完整系统的方法论和技术优化,解决推荐链路问题,持续提升用户体验;结合大模型/Agent相关技术,重塑推荐算法决策和优化机制;\n3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多场景多任务学习、多模态技术、跨域联合建模、Learning to Rank、LLM、生成式推荐等,善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究。",
"requirements_text": "1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,有技术管理经验;\n2、有大规模推荐算法、推荐系统研发、大模型Agent等经验优先,对推荐算法和机制有热情、乐于学习、思考和创新;\n3、关注技术前沿进展,能够面对和解决挑战性问题,路径清晰;\n4、有负责组内或跨部门合作项目的经验,有良好的业务判断和沟通能力,善于沟通和解决业务问题。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"推荐算法",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2、有大规模推荐算法、推荐系统研发、大模型Agent等经验优先,对推荐算法和机制有热情、乐于学习、思考和创新",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"post_date": "2025-07-30",
"hire_time": "未披露",
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"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7532873877497202962/detail"
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"fulltext": "推荐算法工程师-抖音\n职位描述\n1、负责抖音多场景业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解抖音推荐业务发展,利用推荐算法优化推动业务发展;\n2、深入参与到机器学习和推荐系统技术演进,完整系统的方法论和技术优化,解决推荐链路问题,持续提升用户体验;结合大模型/Agent相关技术,重塑推荐算法决策和优化机制;\n3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多场景多任务学习、多模态技术、跨域联合建模、Learning to Rank、LLM、生成式推荐等,善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究。\n\n职位要求\n1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,有技术管理经验;\n2、有大规模推荐算法、推荐系统研发、大模型Agent等经验优先,对推荐算法和机制有热情、乐于学习、思考和创新;\n3、关注技术前沿进展,能够面对和解决挑战性问题,路径清晰;\n4、有负责组内或跨部门合作项目的经验,有良好的业务判断和沟通能力,善于沟通和解决业务问题。\n1、负责抖音多场景业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解抖音推荐业务发展,利用推荐算法优化推动业务发展;\n2、深入参与到机器学习和推荐系统技术演进,完整系统的方法论和技术优化,解决推荐链路问题,持续提升用户体验;结合大模型/Agent相关技术,重塑推荐算法决策和优化机制;\n3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多场景多任务学习、多模态技术、跨域联合建模、Learning to Rank、LLM、生成式推荐等,善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究。\n1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,有技术管理经验;\n2、有大规模推荐算法、推荐系统研发、大模型Agent等经验优先,对推荐算法和机制有热情、乐于学习、思考和创新;\n3、关注技术前沿进展,能够面对和解决挑战性问题,路径清晰;\n4、有负责组内或跨部门合作项目的经验,有良好的业务判断和沟通能力,善于沟通和解决业务问题。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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