字节跳动AI搜索架构工程师

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、建设抖音AI搜，搭建完整RAG功能的LLM搜索引擎； 2、针对LLM搜索中的各个环节，如联网检索、大模型推理进行优化； 3、设计和搭建在离线个性化AI搜能力，实现对用户更准确的问答； 4、持续建设更灵活、合理、功能更强大的架构以保障快速发展的业务可以高效达成。

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、参与搭建基于LLM/VLM的AI搜索引擎； 2、针对AI搜索中的各个环节，如流程编排、联网检索、大模型推理进行优化； 3、搭建在离线个性化AI搜能力，实现对用户更准确的问答； 4、持续建设更灵活、合理、功能更强大的架构以保障快速发展的业务可以高效达成。

Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、建设豆包AI搜索，搭建完整RAG功能的LLM搜索引擎； 2、针对LLM搜索中的各个环节，如联网检索、大模型推理进行优化； 3、设计和搭建在离线个性化AI搜索能力，实现对用户更准确的问答； 4、持续建设更灵活、合理、功能更强大的架构以保障快速发展的业务可以高效达成。

1. 负责夸克搜索的重要服务模块架构的设计和研发工作，持续改进搜索系统平台的服务架构、核心策略或者核心技术等，保证系统高性能、高可用性和高可扩展性，支撑业务快速迭代及新模式的探索； 2. 能深入理解产品和业务，和产品、运营、测试迭代优化产品，支撑AI搜索等相关产品在夸克落地； 3. 负责夸克搜索相关业务 trace/debug/调研环境/机器学习等平台架构设计与开发； 4. 新技术预研，完成项目的选型和设计，难点攻坚。