音乐推荐算法工程师（生成式音乐推荐与端到端分发） - TikTok算法

岗位职责

团队介绍：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. 负责国际化短视频音乐场景的算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统，为用户提供一流的产品体验；
2. 理解机器学习技术与业务目标，端到端独立负责推荐系统，确保用户在TikTok平台上能够更好地发现和消费音乐；构建行业领先的推荐系统，为用户的创作过程提供精确的音乐推荐与高品质的音乐体验，提升用户的创作体验；
3. 应用先进的机器学习技术解决各种在线、离线，大数据量、小数据量，长期、短期信号等不同场景遇到的各种挑战，包括标签缺失、反馈周期长、收敛速度慢、信号相关性弱等；
4. 和产品以及运营团队紧密合作，对用户、作者的行为做深入的理解和分析，制定针对性的算法策略促进生态良性发展。

任职要求

1. 2027届获得硕士及以上学位，计算机相关专业；
2. 具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；
3. 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；
4. 对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神；
5. 熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。