算法工程师 - 国际电商 (ETA履约 / 智能定价 / 物流搜推融合

算法工程师 - 国际电商 (ETA履约 / 智能定价 / 物流搜推融合方向) 工作地点： 北京 / 上海 / 杭州 团队介绍 字节跳动国际电商算法团队是驱动全球电商业务高速增长的核心引擎。在这里，你将深度参与TikTok国际电商核心算法底座的演进。面对全球复杂的供应链与履约网络，我们不仅通过时空序列建模（ETA）与运筹因果推断（智能定价）解决物理世界的效率与成本问题；更致力于打破物理与数字的边界，将履约能力化作增长引擎，通过搜推融合机制重塑流量分发，直接撬动大盘转化与 GMV。同时，团队正全面拥抱 LLM 与 Agent 技术，重构电商运营与决策链路。依托字节跳动庞大的全球流量与千亿级真实交易数据，你的每一行代码都将切实影响全球千万消费者的购物体验。期待你的加入，一起攻坚行业难题，用顶尖技术在全球市场创造巨大的商业价值！ 岗位职责 ETA 与时空序列建模： 负责 TikTok Shop 核心的预计送达时间（ETA）算法研发。基于海量全球物流轨迹数据，运用深度学习、图神经网络（GNN）、序列建模等技术，持续迭代自研的 OneTrans 模型，提升全链路时效预测精度，优化用户下单前的决策体验与转化漏斗。 智能定价与运筹优化： 深入复杂的跨境与本土电商履约场景，负责运费定价、包邮门槛及补贴策略的算法设计。综合运用因果推断（Causal Inference）、运筹优化（OR）等技术，构建多目标优化框架，在保障用户体验的同时实现平台成本、ROI 与收益的全局最优解。 搜推融合与流量调控： 打破传统物流与电商的边界，将履约时效、物流成本等核心因子深度接入搜索与推荐（RecSys）链路。设计并落地基于物流感知的流量分发与机制设计策略，优化曝光效率，直接拉动用户转化、留存及复购。 大模型（LLM）与 Agent 前沿应用： 探索并落地大语言模型在电商及供应链场景的创新应用。基于海量业务数据进行 CPT/SFT/RL 微调，构建专属垂直大模型；设计基于“Agent + Skill”架构的智能体，赋能复杂运营场景的异常诊断与自动化决策，实现业务大幅提效。 岗位要求 计算机、统计学、运筹学、数学等相关专业硕士及以上学历； 具备扎实的代码基本功和数据结构基础，熟练掌握 Python / C++ / Java 中的至少一种，具备优秀的工程架构与落地能力； 在机器学习、深度学习领域有深厚积累，熟练使用 TensorFlow / PyTorch 等主流框架，具备海量数据（Spark / Hive SQL）处理经验； 具备良好的业务 Sense 和数据敏感度，熟悉 A/B 实验原理与分析方法，能从海量数据中挖掘规律并转化为业务产出； 具备极强的自驱力、逻辑拆解能力和跨团队沟通协作能力，面对复杂、开放性的业务问题能快速拿到结果（Get things done）； 对解决高价值、高挑战的 To-C 电商业务问题抱有强烈热情，致力于通过技术驱动业务规模与用户体验的增长。 加分项（满足其一即可） 在以下任一核心领域有深入研究或丰富落地经验： 搜推算法： 推荐系统排序（Ranking）、机制设计、计算广告或流量分发； 因果推断： 动态定价、Uplift 建模或用户增长算法； 时空建模： 序列预测、ETA 建模或图神经网络（GNN）； 大模型/AIGC： 熟悉 LLM 训练链路（CPT/SFT/RLHF）及 Agentic 工作流搭建。 在 KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICLR、ICML 等顶会发表过高质量论文者优先。 有大型互联网公司电商、物流、外卖、打车等 O2O 履约算法相关背景者优先。

计算机、统计学、运筹学、数学等相关专业硕士及以上学历； 具备扎实的代码基本功和数据结构基础，熟练掌握 Python / C++ / Java 中的至少一种，具备优秀的工程架构与落地能力； 在机器学习、深度学习领域有深厚积累，熟练使用 TensorFlow / PyTorch 等主流框架，具备海量数据（Spark / Hive SQL）处理经验； 具备良好的业务 Sense 和数据敏感度，熟悉 A/B 实验原理与分析方法，能从海量数据中挖掘规律并转化为业务产出； 具备极强的自驱力、逻辑拆解能力和跨团队沟通协作能力，面对复杂、开放性的业务问题能快速拿到结果（Get things done）； 对解决高价值、高挑战的 To-C 电商业务问题抱有强烈热情，致力于通过技术驱动业务规模与用户体验的增长。 加分项（满足其一即可） 在以下任一核心领域有深入研究或丰富落地经验： 搜推算法： 推荐系统排序（Ranking）、机制设计、计算广告或流量分发； 因果推断： 动态定价、Uplift 建模或用户增长算法； 时空建模： 序列预测、ETA 建模或图神经网络（GNN）； 大模型/AIGC： 熟悉 LLM 训练链路（CPT/SFT/RLHF）及 Agentic 工作流搭建。 在 KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICLR、ICML 等顶会发表过高质量论文者优先。 有大型互联网公司电商、物流、外卖、打车等 O2O 履约算法相关背景者优先。