字节跳动机器学习研发工程师-搜索架构
任职要求
1、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识； 2、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力； 3、编程能力扎实，有良好的编程习惯。 加分项： 1、熟悉主流的深度学习框架（Pytorch、Tensorflow）； 2、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）； 3、熟悉vLLM，TRT-LLM等大模型推理框架，熟悉大模型并发推理原理； 4、熟悉FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。
工作职责
1、参与抖音&国际化短视频搜索场景下机器学习和深度学习架构的设计与实现； 2、关注文本相关性模型、多模态、Wide&Deep模型、LLM模型等深度学习模型在搜索场景中的性能和成本优化； 3、提高模型训练效率，加速推理性能，优化GPU吞吐； 4、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，充分利用GPU并行计算能力，支持各种模型在不同硬件上的构建和部署。
1、参与抖音&国际化短视频搜索场景下机器学习和深度学习架构的设计与实现； 2、关注文本相关性模型、多模态、Wide&Deep模型、LLM模型等深度学习模型在搜索场景中的性能和成本优化； 3、提高模型训练效率，加速推理性能，优化GPU吞吐； 4、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，充分利用GPU并行计算能力，支持各种模型在不同硬件上的构建和部署。
-负责搜索服务架构建设，支持企业内部各类搜索系统的架构研发工作； -负责服务治理与重构、云原生架构改造、搜索性能优化，保证搜索系统的可扩展性与可持续发展； -负责智能化语义检索，机器学习与大模型技术在搜索场景的应用落地，提升搜索的智能化水平； -支持用户体验、内容生态的革新；
1、负责行业AI搜索能力构建、包括但不限于游戏、电商、商业咨询、视频、图片、文章等， 为用户提供智能、准确、丰富的搜索体验； 2、从万~千亿不同规模的搜索场景， 应用LLM技术以及其他NLP和多模态机器学习技术， 构建AI检索产品，包括但不限于RAG、 语义检索、图搜、音视频搜索等； 3、搜索全栈（Query分析、相关性、召回、粗排、精排、混排）建设，包括相关性计算、CTR预估、CVR预估、向量召回、价值混排等； 4、AI检索能力构建，探索最前沿的NLP技术和多模态技术，从基础的分词、NER、OCR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； 5、与团队成员紧密合作，将研究成果转化为实际应用，推动产品的创新和升级。
团队介绍：负责抖音、今日头条等产品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，以及应用RAG技术，使得AI对数亿抖音用户的潜在价值得以实现。充分给同学们提供成长自我的机会。 1、探索前沿的检索技术：横跨视频、直播、图文、团购等众多体裁，从基础的NLP技术，到基于多模态理解、用户行为理解、EMBED DING相似性等的召回； 2、探索大规模的排序技术：在原有BERT、大规模稀疏模型的基础上，探索和落地超大规模自回归模型SCALING LAW； 3、探索超大规模的AI搜索RAG引擎：充分挖掘抖音海量流量的潜在价值，建设超大规模、多AGENT协同的AI搜整体架构，满足潜在的用户价值； 4、大规模流式机器学习技术：超高吞吐实时数据流，流式大规模机器学习，让更个性化的搜索更加懂你； 5、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。 1、为字节跳动搜索业务定制分布式系统底座，支撑抖音、今日头条、番茄小说等产品搜索业务的快速构建与持续发展； 2、参与搜索新一代分布式检索系统、特征存储系统的开发和维护，持续优化性能、成本、稳定性，加强其扩展定制能力。