职责
TikTok 核心推荐系统团队位于 TikTok 的中心，负责设计、实施和改进为 TikTok 应用程序的“为你推荐”信息流和“关注”信息流提供动力的核心推荐算法。我们构建的推荐系统能够实时连接数亿用户与数十亿视频中的相关内容，并激励平台上数百万创作者创作高质量内容。
用户增长团队是核心推荐系统团队的重要支柱，直接负责实施和优化新的用户获取和留存策略。我们的团队致力于通过开发高性能模型和有效策略来实现 TikTok 的最终目标。我们以严谨的应用研究方法、创新的系统设计和坚定的务实态度而自豪。
我们正在寻找各个级别的优秀研究科学家和工程师，他们对提升商业理解、构建高度可扩展和可靠的软件，以及与全球团队跨学科合作追求卓越充满热情。
你将会做的事情：
- 在大规模上实施机器学习算法，以优化和提高新用户获取效率，并利用获取信号改善新用户留存，涵盖所有排名阶段，包括但不限于检索、排序、重新排序等。
- 与产品经理、数据科学家和产品工程师跨职能合作，理解洞察，提出问题，设计和改进机器学习算法，并将结果传达给同事和领导。
- 定期进行 A/B 测试，进行分析并相应地迭代算法。
- 对端到端机器学习系统有良好的理解。与基础设施团队合作，提高效率和稳定性。
资格要求
最低资格
• 在推荐系统、机器学习、深度学习、模式识别、数据挖掘、计算机视觉、NLP、因果推断、内容理解或多模态机器学习等领域有实际经验。
• 精通 Python 和/或 C/C++ 编程，并对数据结构和算法有深入理解。
• 熟悉至少一个主流机器学习编程框架（TensorFlow/Pytorch/MXNet）的架构和实现。
• 良好的沟通和团队合作能力，热衷于学习新技术和应对挑战性问题。
• 具有推荐系统主要组件（检索、排序、重新排序、冷启动等）的行业经验者优先，但不是必需。
优先资格
1. 在 KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、CIKM、ICLR、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys 或相关会议上发表的论文。
2. 在数据挖掘、机器学习或 ACM-ICPC/NOI/IOI 竞赛中有成功的记录。
3. 参与高知名度的公共/开源 AI 相关项目。 
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