字节跳动搜索算法工程师/专家-综合
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业； 2、在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先； 3、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言； 4、具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项： 1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先； 2、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 3、在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过大影响力项目者优先； 4、具有大规模搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、超大规模数据计算等相关经验者优先。
工作职责
团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括：1）探索最前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；2）探索跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；3）探索大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；4）探索千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，方方面面都进行深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等，推动搜索算法的落地与提升； 2、参与搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态； 3、深入参与搜索产品的需求设计，负责算法和工程的高质量交付，持续优化效果提升产品体验； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升搜索算法能力； 5、学习前沿技术，探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。
团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、国际化短视频、今日头条、西瓜视频等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。 主要工作方向包括： 1、探索前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，文本、多模态预训练，到业务上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战； 2、跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，实现多模态视频搜索强大的语义理解和检索能力； 3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你； 4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新； 5、推荐技术：基于超大规模机器学习技术，构建业界领先的搜索推荐系统，对搜索推荐技术进行探索和创新。 1、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，探索提升AI搜索引擎的能力，包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、构建大规模高质量数据（数据建设、数据抓取与解析、数据合成等）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。
1、负责对话相关核心技术算法与产品化等研发和优化工作，包括但不限于：语言模型、文字纠错、领域意图识别与切换、语义分析、槽值对提取、对话跟踪、对话生成、数据生成等。 2、参与公司产品、系统的需求分析、文档编写、技术方案制定等工作； 3、跟踪学术界和工业界相关技术的最新发展，并且能够快速应用到业务中。
- 负责综合信息流推荐系统的核心算法的研究与优化，涉及多模态语义理解、多目标用户行为建模、公平性建模与偏差消解、差异化群体推荐等领域 - 设计和实现多个大规模信息流产品的完整策略系统，结合用户研究、行业研究持续提升新产品的核心竞争力 - 持续迭代推荐系统领域的先进方法和解决方案，并落地到多个业务场景中驱动核心指标提升 - 参与NLP/信息检索/推荐系统等多领域的前沿技术研究，与经验丰富的团队技术专家一起学习和成长
-负责综合信息流推荐系统的核心算法的研究与优化，涉及多模态语义理解、多目标用户行为建模、公平性建模与偏差消解、差异化群体推荐等领域 -设计和实现多个大规模信息流产品的完整策略系统，结合用户研究、行业研究持续提升新产品的核心竞争力 -持续迭代推荐系统领域的先进方法和解决方案，并落地到多个业务场景中驱动核心指标提升 -参与NLP/信息检索/推荐系统等多领域的前沿技术研究，与经验丰富的团队技术专家一起学习和成长