字节跳动NLP算法实习生-搜索
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、出色的分析问题、解决问题能力，可以从从纷繁复杂的数据中看出问题的本质； 3、良好的机器学习（Deep Learning）、NLP和数据挖掘基础，并能很好地建模应用于解决搜索问题； 4、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底；掌握C/C++、Python语言优先； 5、有搜索引擎算法优化、推荐算法优化、NLP前沿领域探索经验者加分。
工作职责
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 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。 1、参与ByteDance搜索引擎研发工作，用最前沿的机器学习算法、海量的数据，做最激动人心的技术、给用户最好的搜索体验； 2、参与今日头条/抖音/电商/国际化短视频/国际化电商等核心产品的搜索研发工作，服务相关产品数亿用户； 3、参与搜索核心算法改进，可选的方向包括： 1）探索前沿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，使搜索在上述业务中拥有更强大的检索能力； 3）个性化搜索：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：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。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 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。 1、参与ByteDance搜索引擎研发工作，用最前沿的机器学习算法、海量的数据，做最激动人心的技术、给用户最好的搜索体验； 2、参与今日头条/抖音/电商/国际化短视频/国际化电商等核心产品的搜索研发工作，服务相关产品数亿用户； 3、参与搜索核心算法改进，可选的方向包括： 1）探索前沿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，使搜索在上述业务中拥有更强大的检索能力； 3）个性化搜索：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：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、短文本理解方向。对海量Query进行自动化的改写、实体抽取等，使得搜索结果更精准； 2、长文本理解方向。对复杂的长文本笔记进行多模态理解、标签建设，为下游提供高质量特征； 3、跟踪业界最新研究成果，并应用到实际产品中；
1、短文本理解方向。对海量Query进行自动化的改写、实体抽取等，使得搜索结果更精准； 2、长文本理解方向。对复杂的长文本笔记进行多模态理解、标签建设，为下游提供高质量特征； 3、跟踪业界最新研究成果，并应用到实际产品中；
我们是网易云音乐算法团队，专注于行业领先的搜索及推荐算法，通过技术赋能云音乐各项业务，提升用户体验，产生商业化价值。 我们正在寻找一位了解大模型 LLM 在搜索推荐场景的应用、熟悉生成式技术及 NLP 相关知识的人才加入团队，加入我们，你可以参与学术研究和业务实践两个方面的工作，深度涉足生成式搜推领域—— 1、学术研究方面，你将和团队一同探索生成式大模型在搜推场景的前沿技术，研究新的算法（如生成式检索、大模型推荐优化等），助力发表高质量研究论文； 2、在业务实践方面，你将利用生成式技术、NLP 技术解决搜推业务场景中的问题，设计并实现高效解决方案，对生成式模型进行调优、部署及搜推链路集成，并开展评估与优化工作； 3、此外，你将直接接触到生成式搜推相关的大模型落地场景，包括且不限于基于 LLM 的搜索意图解析、推荐内容生成、多轮交互式搜推、RAG 优化等，体验最真实的生成式搜推应用场景。