[内推字节!社招校招实习]火山引擎-tob算法合作海量HC招聘！
FinchLuo
2718
2020.12.12
2020.12.12
发布于 未知归属地
字节跳动今日头条内推搜索推荐广告招聘内推

社招、校招、长期实习均可~ 有意向的小伙伴欢迎投递 luoxiongcai@bytedance.com

我们在做什么

火山引擎-智能推荐 作为字节跳动旗下最早开拓ToB业务赛道的团队 我们以个性化算法为技术核心，为企业级客户提供大规模的广告、推荐、搜索、以及营销算法服务。自2016年稳步发展至今，我们已经为国内、海外数10 家 KA 客户提供技术服务，覆盖5亿+用户以及几十个业务场景，通过技术输出为客户实现了收入的指数式增长。
依托于字节跳动 最核心及前沿 的推荐系统技术积累，目前我们主要探索：大规模深度模型、通用机器学习平台、高性能训练/推理、多目标排序、AutoML、RL等技术优化和创新。未来致力于把我们的产品和技术，覆盖应用于更广泛的行业领域！

我们的团队成长

算法合作团队坚持 用技术创造价值~ 目前我们的业务正处于蓬勃发展阶段，我们重视团队内每一个声音和想法。无论你是互联网OG ~ 还是新生代 “菜鸟”，在算法合作这个集体中，身怀武艺的你都会得到平等的发展空间和成长机会，绝不会遭遇 内卷困扰

伴随业务的飞速成长，我们的团队正在迅速发展壮大，现面向 北京，杭州，深圳，新加坡 招贤纳士！期待志同道合的你加入！和我们一起追随全球ToB 业务发展的浪潮，做字节跳动第一批吃螃蟹的人！加入我们，让我们一起用技术创造更大价值！

我们需要什么样的伙伴

广告算法工程师

职位描述

  1. ctr/cvr预估：参与分布式ctr/cvr预估模型研究和应用落地，包括但不限定于wide&deep、deepFM、dcn等模型，参与tensorflow分布式训练/serving的模型调优和性能优化等；参与前沿算法的探索和落地，如多任务学习、迁移学习、联邦学习、强化学习、nas、online learning等;
  2. 特征挖掘/特征表达学习：参与高性能的数据流/特征提取框架的设计和开发，基于丰富的用户行为数据，运用各类统计方法，以及自然语言理解模型如word2vec、lda、bert等，图网络结构eges/deepwalk/node2vec/gcn等，提取丰富的特征表达，最终结合合适的神经网络结构，落地到策略、召回、粗排、精排等各个模块的任务中;
  3. 在线预估pipeline开发：基于字节跳动在线预估框架，参与在线预估pipeline开发，包括召回、排序、在线策略、特征提取、模型预估复杂功能等开发;
  4. 广告业务与算法研究：对排序算法如learning to rank进行优化和落地，参与深度转化预估如次留、ltv预估等，参与广告产品设计与算法支持如ocpx、通投、双出价、创意优选等。
    职位要求
  5. 有机器学习算法优化理论的研究经验；
  6. 熟悉linux开发环境，熟悉C++和python语言；
  7. 熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算中一项或多项，具备实际工作经验；
  8. 优秀的编码与代码控制能力，有扎实的数据结构和算法功底；
  9. 良好的逻辑思维能力，独立解决问题的能力，团队合作意识和沟通能力。
    加分项
  10. 熟悉ocpx/pacing/冷启动等广告产品机制;
  11. 有deep models在大规模业务上的实战经验，特别是广告及推荐;
  12. 在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, KDD & SIGIR & WWW & Recsys 等)上发表过文章者优先。

推荐算法工程师

职位描述

  1. 参与大规模个性化推荐系统的算法开发，优化推荐模型和策略；
  2. 探索各种前沿算法，针对不同业务场景，制定合适的算法与策略，不断优化效果和性能。
    职位要求
  3. 熟悉常用的深度学习算法，具备实际项目经验；
  4. 熟练掌握shell/python/c++等编程技能，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯；
  5. 具有独立解决问题的能力，团队合作意识和沟通能力。
    加分项
  6. 对推荐系统、计算广告、搜索引擎有经验者优先;
  7. 有深度模型在大规模工业场景优化经验优先；
  8. 在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, KDD & SIGIR & WWW & Recsys 等)上发表过文章者优先;
  9. 具备英语/日语等语言能力优先。

搜索算法工程师

职位描述

  1. 负责搜索的rank、query分析、相关性计算、个性化搜索等技术方向的深入研究，设计算法方案并调优算法效果；
  2. 负责将算法成果工程化，应用到实际业务场景中，提升用户的搜索体验，以及排序场景的各项业务指标，包括相关性，点击率，转化率，退款率等；
  3. 负责个性化搜索算法方向技术中具体方向的中长期规划和项目落地。
    职位要求
  4. 熟练掌握常用的机器学习算法，并且有实际运用以及算法优化经验；
  5. 熟练掌握C++/Python/Shell等编程技能，有扎实的编程基础、良好的编程风格与工作习惯；
  6. 具有独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力。
    加分项
  7. 对搜索引擎、推荐系统、NLP相关领域有经验者优先；
  8. 熟悉Sparse LR、DFFM、Deep&Wide、DSSM 等模型在大规模稀疏数据上的应用及优化者优先；
  9. 在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, KDD & SIGIR & WWW & Recsys 等)上发表过文章者优先；
  10. 具备英语/日语等语言能力优先。

机器学习平台研发工程师 -应用算法方向

职位描述

  1. 面向算法工程师的接口和工具优化，降低机器学习应用门槛；
  2. 协同算法工程师，不断探索前沿算法在各种业务场景的应用，优化模型效果；
  3. 深入理解字节跳动业界领先的推荐系统算法原理，包括特征工程、模型结构、优化方法等；
  4. 持续跟进公司内和业界AI算法相关新成果，推动工程落地和规模化，关注效果提升。

职位要求

  1. 熟练掌握一种静态语言 (C/C++/Java/C#等);
  2. 熟练掌握Python，有实际的机器学习项目落地经验；
  3. 对机器学习算法有深入理解，同时具备一定的工程能力；
  4. 熟悉常用的机器学习算法(SparseLR/FFM/DNN/RNN)；
  5. 熟悉主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet），熟悉其底层架构和实现机制；
  6. 具有独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力；
  7. 富有创新精神，不断解决前沿课题。
    加分项
  8. 有扎实的数学功底；
  9. 对AI算法有浓厚兴趣，主动积极了解业界前沿成果；
  10. 好奇心强，热爱技术且对特定领域有深入钻研。

机器学习平台研发工程师 -工程架构方向

职位描述

  1. 智能推荐重点业务支撑，统一平台化支持公司外部客户和内部工程师进行推荐/广告等算法效果迭代；
  2. 平台化产品后台开发，熟练掌握字节跳动业界领先的超大规模推荐系统全流程；
  3. 性能优化，持续提升数据预处理/训练/预估性能；
  4. 易用性优化，持续提升平台易用性，降低机器学习应用门槛；
  5. 承担数据流与特征平台、训练平台、资源调度、离线架构、在线架构等其中一项或多项工作。
    职位要求
  6. 具有扎实的编程基础、良好的编程风格与工作习惯;
  7. 熟悉面向对象开发，熟练掌握一种静态语言 (Go/C++/Java/C#等);
  8. 熟悉至少一种动态语言 (Python/Perl/Ruby/Javascript等);
  9. 涉猎微服务架构/Docker/K8S/DevOps/CloudNative/ServiceMesh等常见后台技术;
  10. 具有良好的产品意识，重视用户体验；
  11. 具有独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力。
    加分项
  12. 对推荐、搜索、广告系统有理解、认识或经验者优先；
  13. 有直接面向用户的产品开发经验；
  14. 有Web后台或全栈开发经验；
  15. 有Golang项目实际开发经验；
  16. 有大规模分布式系统开发经验。

jd.jpeg

评论 (1)