字节跳动搜索算法工程师-AI搜索

团队介绍：字节跳动抖音搜索团队主要负责抖音搜索算法创新和架构研发工作，主要包括短视频、直播、本地生活、视觉搜索等多个业务线。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、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、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。 1、支持抖音AI搜/豆包等原生LLM应用的电商需求，负责大模型应用相关的数据建设、模型微调/对齐、RAG、规划Planning、Memory等工作； 2、支持大模型技术改进现有的电商搜索，探索大模型下的新搜索引擎设计，包括LLM适性的索引、基于LLM的相关性、生成式召回、排序大模型等； 3、探索AI找搭配/虚拟穿搭等AIGC创新应用。

1. 主导大模型在搜索链路的全流程应用，包括Query理解、语义召回、结果排序等核心模块的算法优化 2. 研发搜索场景专用的大模型增强技术，涵盖意图识别、任务拆解、文本改写、多轮对话等关键技术方向 3. 探索Prompt Engineering、模型蒸馏、后训练、强化微调等前沿技术在搜索场景的落地实践 4. 构建面向AI搜索的数据挖掘体系，设计模型效果评估与迭代机制 5. 与工程团队协作推进算法模型的高效部署，与产品团队协同推进项目落地等

1、负责搜索生成式问答相关技术研发，包括但不限于Query理解，召回，抽取，多模态内容理解，RAG，Agent等方向，探索LLM，除索LLM，Agent等大模型技术与搜索业务的结合； 2、参与小红书生成式搜索相关算法和系统研发，通过最新的生成式AI等技术，打造新一代智能化搜索引；

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工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。 课题介绍：随着大模型技术的快速发展，智能搜索领域迎来了新的机遇和挑战。传统搜索技术在面对海量数据、多模态信息以及用户复杂需求时，逐渐暴露出模型容量不足、语义理解能力有限、资源利用率低等问题。基于大模型的智能搜索构建旨在通过引入大模型技术，提升搜索系统的智能化水平，优化用户体验，并解决超大规模检索、复杂语义理解、资源高效利用等核心问题。具体目标包括： 1、探索大模型与排序算法的结合，提升个性化排序的精度和用户体验； 2、研究生成式检索算法，解决百亿乃至千亿级别候选库的超大规模检索问题； 3、利用大语言模型（LLM）提升复杂多义Query的搜索满意度。 1、个性化排序：传统排序算法难以充分利用多模态信息（如文本、图像、视频等），且模型复杂度有限，无法满足用户对精准化和个性化搜索的需求； 2、超大规模检索：传统判别式模型在千亿级别候选库的检索中，面临模型容量不足、索引效率低下等问题，亟需新一代检索算法； 3、复杂Query理解：用户搜索需求日益复杂，传统搜索引擎难以准确理解长难句、多义Query的语义，导致搜索结果满意度低； 4、资源利用率：搜索系统存储和计算分离的架构导致资源利用率低，如何在保证性能的同时优化资源使用成为关键问题。