字节跳动搜索算法实习生-搜索
任职要求
1、2026届本科及以上学历在读,计算机、电子、软件工程、自动化、数学等相关专业优先; 2、在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、LLM、MLLM、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先; 3、熟悉大模型预训练、Post-Training、SFT、RLHF、RL者优先; 4、熟悉Linux开发环境,熟练使用C++和Python语言; 5、具有良好的问题分析解决能力,沟通协作能力,工作积极主动,能够与团队融洽合作,一起探索新技术,推进技术进步。 加分项: 1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学…
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。 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、参与搜索引擎(策略、模型)研发工作,支持抖音/今日头条/电商/番茄小说/红果短剧等具有数亿用户的产品,致力于为数亿用户提供数千亿精准搜索结果,打造极致的搜索体验; 2、探索前沿技术,探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地,参与搜索引擎、搜索大模型的改进,包括而不限于: 1)NLP、大模型:构建大规模高质量数据(数据建设、数据抓取与解析、数据合成等)、分词、NER,文本、多模态预训练、Query分析、基础相关性等,全链路结合应用机器学习/深度学习模型,探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化,探索提升AI搜索引擎的能力,包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等;探索新的自然语言处理算法、信息检索技术、LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等,提高搜索引擎的准确性和智能化程度; 2)召回与排序:借助语义理解、个性化预估、机制设计等技术,解决超大规模的视频、商品、直播、POI等搜索业务下的召回、排序、重混排模型; 3)多模态、跨模态匹配技术:基于海量网页图文、抖音视频数据的大规模多模态预训练和视频分析技术,提升视觉搜索的使用体验;在搜索中结合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; 4)页面分析和摘要:从千亿视频/网页中提取最有价值的信息,进行结构化字段提取、智能摘要生成、转码等工作来优化搜索体验; 5)链接分析:从万亿链接中找出最有价值的网页,优化链接质量、索引质量、垃圾作弊识别、调度策略等。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline; 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链,主导框架与 MLOps 平台集成,提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作,参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代; 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标,结合业务场景持续优化训练框架能力,提升框架领先性。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台,提高内容分发效率,为海量用户提供极致的推荐体验。在这里,你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发,包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学,加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设,抽象业务共性,敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地,包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型(粗精排)、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
1、负责搜索C端业务需求的研发与实现; 2、负责搜索业务基础架构模块的升级与维护,提升搜索产品研发效率; 3、负责搜索容器产品及平台的的底层核心服务能力建设,借助云原生相关技术提升搜索引擎系统的平台化程度,实现搜索引擎的产品化; 4、负责搜索各类平台系统间的整体优化与整合,提升平台系统的稳定性/通用性/研发与使用效率。