字节跳动大模型搜索算法工程师/专家-电商
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业； 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/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先； 2、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 3、在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过大影响力项目者优先； 4、具有大规模搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、超大规模数据计算等相关经验者优先。
工作职责
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、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LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、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）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。
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算法创新和架构研发工作。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）探索最前沿的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）探索跨模态匹配技术：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）探索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）探索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，方方面面都进行深入研究和创新。 1、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、计算机视觉、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LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、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）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。
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算法创新和架构研发工作。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）探索最前沿的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）探索跨模态匹配技术：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）探索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）探索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，方方面面都进行深入研究和创新。 1、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LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、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）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。
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算法创新和架构研发工作。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）探索最前沿的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）探索跨模态匹配技术：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）探索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）探索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，方方面面都进行深入研究和创新。 1、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LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、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）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。
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算法创新和架构研发工作。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）探索最前沿的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）探索跨模态匹配技术：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）探索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）探索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，方方面面都进行深入研究和创新。 1、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LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、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）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。