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字节跳动AI搜索数据运营专家(多语言方向)-DMC

社招全职A246395地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,海外留学经验优先;
2、英文能力过关,可用作日常沟通语言,英语、西班牙语、印尼语优先;
3、熟练使用市面上大模型相关应用,有一定AI理解,熟悉大模型训练,有搜索引擎优化的产品运营经验优先;
4、创新能力比较强,对于不断探索新的AI技术和应用…
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工作职责


1、专注于大模型联网场景的搜索引擎多语言能力的优化;
2、依据联网场景的特点和要求,制定并持续优化数据生产的标准与流程,保障标注准确性与实验有效性;
3、与算法团队、产品团队等密切协作,深度理解AI搜索项目的特点,积极提供有针对性的数据合成、数据评测等策略优化建议;
4、能够独立完成多语言方向数据挖掘、数据预处理、数据合成等工作,闭环验证数据在模型实验上的有效性,提升数据在联网场景能力上的可用性与价值。
包括英文材料
学历+
还有更多 •••
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社招2年以上核心本地商业-美

构建和完善服体大模型语料库,例如通过撰写对话语料来完成对话及NLP任务,重点是产出与客户服务相关的高质量对话数据; 负责迭代和调优数据语料,提升对话数据的质量情况、流畅度和和互动性; 深入分析和研究客户服务与用户体验场景,确保对话内容的精准度和创造性; 跨部门团队协作,根据项目需求,完善对应标准和流程,完成特定数据的生产任务; 输出与带教,协助团队其他非技术向员工,提升该群体对大语言模型的了解程度、教授实际应用技巧等,以辅助团队更好完成业务目标 带领团队高效完成标注和内容生产项目同时负责管理标注团队,积极推动标注工具、组织流程及交付流程优化,提升并完善团队的交付能力

更新于 2025-06-22北京|上海|武汉
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社招5-10年后端开发

【关于我们】 点点是小红书新一代生活场景AI搜索助手,依托DeepSeek大模型 + 小红书海量真实笔记 + 全网经验,为用户提供“精准避坑、超级实用、有画面感”的美食、旅行、购物、穿搭、生活答案。支持多模态提问(文字/语音/拍照)、视频化回复、多轮追问,已形成独立App、微信小程序 + 小红书站内“问点点”全域布局。 “用增方向”(用户增长)是点点的核心战略引擎,当前重点通过外部流量平台投放(抖音、快手、B站、微博、小红书生态外渠道、搜索广告等)驱动新用户获取、激活与留存,实现DAU快速规模化增长。我们正在构建高效的投放增长闭环:从创意素材生成、投放策略优化、实时效果监控,到用户全链路转化漏斗优化,推动点点成为年轻人日常必备的“生活搜索神器”。 我们期待对内外部流量投放增长有深度实战、对AI产品冷启动与规模化增长敏感、对数据驱动决策有极致追求的资深后端同学,一起把点点从“有用”做到“让人上瘾、规模爆发”! 【岗位职责】 1、负责点点内外部流量投放增长系统的核心架构设计与开发,包括投放数据实时采集、策略引擎、预算分配、创意分发、A/B实验平台、转化归因链路等; 2、构建高并发、低延迟的投放决策与监控服务,支持日均亿级曝光、千万级点击的实时个性化投放与动态调优; 3、设计并实现跨平台投放统一中台,打通抖音、快手、B站、微博、搜索广告(百度/字节/腾讯系)等多渠道数据与投放接口,实现统一调度、预算智能分配、ROI实时优化; 4、建设增长实验平台与效果分析体系,支持快速测试投放创意、落地页、渠道策略、用户分层等,驱动新用户获取成本持续下降、激活/留存率显著提升; 5、与算法(推荐/召回/创意生成)、客户端、数据、运营团队深度协作,推动外部流量 → App/小程序激活 → 多轮交互 → 留存的闭环增长; 6、优化系统性能、稳定性与成本控制,支撑高峰期QPS与低延迟,确保投放链路99.99%可用性; 7、参与增长基础设施建设(如实时特征平台、埋点治理、归因模型、反作弊体系等),赋能投放增长效率翻倍。

更新于 2026-01-15上海|北京
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社招5-10年D13338

1、主要负责可灵平台推荐/搜索/内容理解等方向算法优化,帮助提升可灵平台用户留存、营收等核心指标; 2、参与大规模机器学习、深度学习领域技术研发工作,包括但不限于多模态、大模型SFT等算法研发; 3、参与搭建可灵平台在线学习策略算法系统,快速处理海量用户数据,提升算法性能,满足高并发、高时效性和可靠稳定性; 4、和产品、运营等团队合作,共同优化可灵社区生态,提供给用户更好体验,满足用户视频内容生产与消费、社交互动等多维需求。

更新于 2025-12-22北京
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社招6年以上旅游业务AI &

需要有base海外工作经验,外籍也可考虑 岗位招募方向(搜推/风控/nlp/CV/AI大模型相关等): (1)搜推算法 1、负责从0到1搭建搜索/推荐排序项目及后续持续迭代优化,进行线下和线上实验评估,并对于算法策略进行持续优化; 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式,通过数据分析和挖掘,构建产品侧和用户侧等特征,驱动搜索排序算法迭代; 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验,针对AB实验进行效果分析和归因分析,并不断从业务角度、数据角度推进搜索排序模型优化; 4、主动诊断及发现业务问题,科学的方法和分析输出业务策略,同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索,沉淀业务分析思路,产出对业务和产品有价值的方案和建议。

更新于 2025-02-06上海