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激励推荐算法工程师 - TikTok算法

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部门介绍

TikTok搜推算法团队,负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法,加入我们,你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景,直接为核心用户体验负责,支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地,并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术,包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering,探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里,你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化,探索前沿的技术;可以感受不同文化的碰撞,激发认知;可以通过对产品和内容生态的深度分析,影响产品未来的发展方向。

  1. 通过因果推断、强化学习、运筹规划等前沿技术,构建用户深度体验的增长模型,优化激励策略的精准性与效率,提升平台商业化价值;
  2. 设计并落地动态激励系统,平衡短期收益与长期用户价值,驱动用户活跃与留存的正向循环;
  3. 短视频推荐方向: 1)主导TikTok Pro端融合激励信号与内容兴趣的混合推荐算法研发,解决业界少有的「激励产品×短视频APP」双形态协同难题; 2)构建专属Pro用户的内容理解与增长模型,结合激励行为、创作生态与内容消费数据,打造差异化推荐体验; 3)探索大模型、多目标优化、序列建模等技术在「激励x内容」联合建模中的创新应用,定义下一代增长范式。

岗位职责

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职位要求

  1. 2027届获得硕士及以上学位,计算机、人工智能、数学、运筹学等相关专业;
  2. 扎实的编码能力(C++/Python/Scala)与数据结构/算法基础,熟悉分布式系统开发;
  3. 精通以下至少一个领域:因果推断、运筹优化、强化学习、推荐系统、搜索引擎;
  4. 熟悉大模型、图神经网络(GNN)、序列建模等技术,有计算广告、激励系统研究实践经验者优先;
  5. 优秀的分析问题和解决问题能力,强烈的技术热情与创新意识,追求技术落地与业务价值的双重闭环;
  6. 对复杂业务场景有抽象能力,能独立设计技术方案解决非标准化问题,具备优秀的跨团队协作能力,能以技术语言驱动业务决策。

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