字节跳动算法工程师—搜索
任职要求
1、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘等相关知识，有搜索推荐、广告、内容分析理解等方面经验者优先； 2、有LLM预训练、SFT、RLHF、数据构建等方面经验者优先； 3、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，掌握C++/GO/python等一项或多项编程语言，有tensorflow/pytorch等深度学习框架相关经验； 4、对技术有追求，跟进前沿的相关技术并应用；有ACL/EMNLP/SIGIR/KDD/CIKM等相关顶会论文优先； 5、乐于分享，良好的沟通表达能力和团队精神。
工作职责
1、深度参与优化字节跳动垂类搜索结果检索通路中的各个环节，利用模型算法提升用户体验。包括但不限于：query分析、意图识别、语义匹配、相关性计算、排序等； 2、深入洞察业务数据，分析潜在的问题并提出策略提升方向，不断提升迭代模型效果，促进业务效果提升； 3、利用LLM构建垂类策略场景中模型基座，提升效果的天花板和模型统一性； 4、打磨算法通用、易用性，平台化输出算法模型效果，提升产品上线效率。
算法工程师-搜索推荐方向 1、负责从0到1搭建搜索/推荐排序项目及后续持续迭代优化，进行线下和线上实验评估，并对于算法策略进行持续优化； 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，构建产品侧和用户侧等特征，驱动搜索排序算法迭代； 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验，针对AB实验进行效果分析和归因分析，并不断从业务角度、数据角度推进搜索排序模型优化； 4、主动诊断及发现业务问题，科学的方法和分析输出业务策略，同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议。
算法工程师-搜索推荐方向 1、负责从0到1搭建搜索/推荐排序项目及后续持续迭代优化，进行线下和线上实验评估，并对于算法策略进行持续优化； 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，构建产品侧和用户侧等特征，驱动搜索排序算法迭代； 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验，针对AB实验进行效果分析和归因分析，并不断从业务角度、数据角度推进搜索排序模型优化； 4、主动诊断及发现业务问题，科学的方法和分析输出业务策略，同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议。
1、负责在掘金社区业务中，构建业界领先的技术内容搜索和个性化推荐系统； 2、打造智能的技术内容理解和匹配系统，提升内容分发效率； 3、构建用户兴趣画像和内容特征模型，实现精准的个性化推荐； 4、优化搜索召回和排序算法，提升技术文章的搜索准确度和时效性； 5、探索前沿的NLP/推荐算法在技术社区场景的创新应用。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里巴巴国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，以支持阿里巴巴旗下多个国际化电商平台。我们致力于将最前沿的人工智能技术与国际化电商业务问题深度结合，为全球消费者打造更方便快捷更智能化的购物体验，同时帮助广大商家实现更高效的经营。 我们的技术领域覆盖搜索推荐广告技术、用增技术、供应链技术、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型技术、风控、金融服务等诸多方向，实习生有机会参与多算法团队轮岗，深度参与前瞻性技术攻坚，探索兴趣赛道并锚定职业发展方向； 欢迎加入我们一起打造最先进的数字化及人工智能技术以驱动全球电商业务发展。 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与并负责搜索、推荐算法研发，提升全球30+种语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发，提升全域流量广告流量变现效率，通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发，提升电商获客效率，建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与并负责供应链算法和定价算法的研发，优化库存周转和订单履约的效率和损益，提升销量预测、时效预测和定价算法的准确性，进而实现零售经营的降本增效。 5、参与研发生成式 AI、AI Agent 等前沿技术，推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。 6、参与风控算法的研发，理解和识别跨国别差异化的商品合规、账户安全、交易安全和反欺诈、营销反作弊等多个领域的潜在风险，并持续优化，维护平台的健康生态。