字节跳动算法策略产品实习生（AI方向）-生活服务

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。我们期待你的加入，一同为亿万用户创造更美好的生活。 1、技术视角进行案例分析并产出优化方案，完成算法策略规则的定义与相关需求产出，并长期迭代；涉及方向为：AIGC视频/图文稿件（投放抖音）、Agent给各业务环节提效等； 2、负责算法相关的产品策略设计工作，作为连接业务与技术的桥梁，搭建科学的算法策略衡量方法、指标体系、标签/评级体系及迭代标准；设计评估实验，量化模型收益； 3、与算法团队紧密合作，分析模型效果，定义合理的衡量指标；构建高质量的数据集，设计并落地模型测评/标注解决方案； 4、调研、分析大模型应用场景，深度挖掘用户需求，设计解决方案并推动项目高效落地； 5、协调各部门资源，保障数据采集到业务应用的项目全流程交付。

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。 1、参与ByteDance搜索引擎研发工作，用前沿的机器学习深度学习算法、海量的数据，做激动人心的技术、给用户更好的搜索体验； 2、参与抖音/电商/生活服务等核心产品的搜索研发工作，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； 3、参与搜索核心算法改进，可选的方向包括： （1）NLP：利用LLM等技术，研发新的自然语言处理算法和信息检索技术，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：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； （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。 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； 4、构建高性能、低资源消耗的大规模批流一体检索和计算系统，提升资源利用率。 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。

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。

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：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 1、负责抖音APP产品的算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统、内容理解系统，为用户提供一流的产品体验； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验； 4、在抖音各个业务场景应用内容算法，改进内容社区的运行效率，支持下游的算法和产品需求； 5、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。