同花顺同花顺技术人才召回行动

团队介绍 淘宝搜索不仅是阿里电商的核心流量入口，更是承接数亿用户购物需求、驱动集团业务增长的超级引擎。作为全集团算法密度最高、数据规模最大、业务复杂度最强的核心场景，我们正在经历从“传统搜索”向“下一代 AI 搜索”的深刻变革。 在这里，你的每一行代码都可能重塑亿万用户的购物体验，每一次技术决策都可能驱动电商大盘的增长引擎。搜索远不止“查询”——它是一个高度个性化的超级入口：千人千面、千次搜索千种链路，不同搜索词触发不同的召回、排序与展现策略。业务快速迭代，新场景层出不穷，挑战与创新始终并存。 在这里，你面临的既有分布式系统超高并发、极低延迟的架构挑战，也有 AI 大模型在工业级产品落地的无限可能。这不仅是一份工作，更是一块 AI 技术的真实试验田。如果你渴望在AI与工程的交汇点深耕成长，这里就是你成为未来AI型技术人才的最佳土壤。 加入我们，与顶尖的算法和工程专家并肩作战，共同定义未来的搜索形态，成为真正的 AI 复合型人才。 岗位职责 ● 引领下一代AI原生搜索系统：深度参与“生成式搜索”从理念到产品的全链路建设，推动大模型与传统搜索架构的深度融合。 ● 打造搜索运营智能体：从“AI辅助”迈向“AI自治”，定义并落地新一代智能运营范式，探索Agent在复杂电商场景中的极限能力。 ● 构建虚拟试穿与智能搭配平台：将前沿生成式AI技术转化为亿级用户可感知的极致体验，推动“看图购物”进化为“沉浸式体验购物”，重塑消费决策路径。 ● 夯实亿级高并发智能工程底座：在保障极致稳定性的前提下，突破大模型推理延迟瓶颈，打造支持未来智能电商的高性能、高可用、高智能系统架构。 ● 驱动搜索体验持续跃升：在AI赋能下，同步优化相关性、多样性与转化效率，为用户提升决策质量，为平台开辟新增长曲线。

团队介绍：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景： 随着全球化业务的快速增长，广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型（如CTR/CVR预估）在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时，LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解，到隐私安全增强的联邦学习框架，以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等，均成为行业前沿探索方向。 课题挑战： 在广告业务场景中，探索LLM技术突破传统模型能力边界：一方面需重构广告召回与排序机制，通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性，同时满足广告系统高实时响应要求，实现LLM增强的全域流量效率提升；另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制，平衡品牌规范约束与创意多样性，适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外，如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图，突破冷启动、泛化性等业务瓶颈，成为提升广告效果的关键技术创新方向。 另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求：在海量站内站外信号的背景下，解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题；同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架，在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力，以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。

团队介绍：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景： 随着全球化业务的快速增长，广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型（如CTR/CVR预估）在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时，LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解，到隐私安全增强的联邦学习框架，以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等，均成为行业前沿探索方向。 课题挑战： 在广告业务场景中，探索LLM技术突破传统模型能力边界：一方面需重构广告召回与排序机制，通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性，同时满足广告系统高实时响应要求，实现LLM增强的全域流量效率提升；另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制，平衡品牌规范约束与创意多样性，适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外，如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图，突破冷启动、泛化性等业务瓶颈，成为提升广告效果的关键技术创新方向。 另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求：在海量站内站外信号的背景下，解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题；同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架，在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力，以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。

团队介绍：国际商业化产品与技术团队支持字节跳动国际产品的广告产品与变现技术。我们负责end2end的大型广告系统建设，为客户提供商业推广方式与方案。我们的团队遍布北京、上海、美国、新加坡等地，在这里你将有机会开阔自己的国际化视野，接触到全球领先的商业产品架构、模型和算法，并有机会参与并推动互联网广告行业的创新和变革。 课题背景： 随着全球化业务的快速增长，广告场景面临千亿级数据训练、毫秒级实时响应、多模态内容理解与生成的综合挑战。传统广告模型（如CTR/CVR预估）在分布式训练效率、长序列用户行为建模、长尾泛化能力等方面逐渐面临瓶颈。与此同时，LLM技术为广告系统带来了革新机遇——从基于AIGC的广告素材生成、大规模超长序列建模、多模态视频内容理解，到隐私安全增强的联邦学习框架，以及通过大语言模型重构用户意图挖掘与定向策略等，均成为行业前沿探索方向。 课题挑战： 在广告业务场景中，探索LLM技术突破传统模型能力边界：一方面需重构广告召回与排序机制，通过长周期用户兴趣建模解决短行为序列的局限性，同时满足广告系统高实时响应要求，实现LLM增强的全域流量效率提升；另一方面需实现AIGC广告素材的规模化生产与精准控制，平衡品牌规范约束与创意多样性，适配全球化场景下的多语言与文化合规需求。此外，如何从非结构化行为数据中挖掘用户隐式意图，突破冷启动、泛化性等业务瓶颈，成为提升广告效果的关键技术创新方向。 另外广告生态特有的复杂约束对LLM技术提出更高要求：在海量站内站外信号的背景下，解决超大规模稀疏数据下的模型迭代效率问题；同时需构建隐私安全的LLM协同计算框架，在保障数据合规的前提下实现广告主专属数据与平台模型的深度协同。这些挑战要求技术方案兼具算法创新与系统工程能力，以应对广告场景中特有的实时性、规模化和合规性等多重挑战。