生成式推荐算法工程师 - 抖音电商&直播

抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。 抖音直播算法团队，负责抖音、抖音极速版、抖音火山版等App的直播推荐算法优化，业务包括直播体裁基建和直播营收。直播体裁基建从用户侧的召回/粗排/精排/混排等模型和策略和主播侧的冷启动算法，结合多模态内容技术动态理解切片和用户兴趣，建立短视频域到直播域的兴趣迁移，在全场景分发直播体裁，满足用户看播需求并服务于营收、电商、生活服务、游戏等多业务。直播营收致力于为歌唱/舞蹈/弹奏/朗读/情感/户外等广泛的具有一技之长的普通人通过直播这个舞台被更多人看到获得收入，并满足用户多层次的精神消费和情感表达诉求，让优质内容供给持续增长反哺整个直播生态。在推荐技术方面，我们持续验证并落地全链路模型的高效scaling up方案，积极探索生成式推荐和LLM4Rec路线，提升模型系统的整体智能。

1. 负责抖音电商推荐算法全链路技术体系搭建与迭代优化，覆盖召回、粗排、精排、混排、重排、冷启动等模块，支撑内容电商或货架电商双场景流量分发效率提升，达成商业增长与用户体验目标；
2. 主导前沿推荐算法创新与技术落地，聚焦生成式召回、LLM4Rec、强化学习、多模态推荐等方向，解决电商全链路场景技术痛点，构建技术壁垒与行业竞争力；
3. 结合内容电商与货架电商的差异化特性，设计贴合业务场景的算法方案，持续优化模型结构、特征工程体系及在线推理链路，提升各阶段匹配精准度与分发效率，打通召回、粗排至精排、混排、重排的全链路协同机制；
4. 负责商品与用户冷启动体系建设，针对新商家、新商品、新用户场景设计专项算法策略，探索零样本/少样本学习、迁移学习、元学习等技术方案，缩短冷启动周期，提升新品渗透率与新用户转化效率；
5. 深入业务全链路，与产品、工程、运营等跨团队紧密协同，拆解业务痛点与增长机会，设计端到端算法解决方案并推动落地，基于数据反馈持续迭代优化算法效果。