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字节跳动搜索大模型算法工程师-Data AML

校招全职A19063A地点:北京状态:招聘

任职要求


1、2026届获得本科及以上学历,计算机等相关专业优先;
2、有搜索相关经验,熟悉搜索的召回、粗排、精排算法;
3、熟悉常见的NLP相关算法,包括纠错、分词、改写、Term Weight、意图识别、相关性等;
4、有结构化信息提取、智能摘要经…
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工作职责


团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外,AML还在AI for Science,科学计算等领域做一些前沿研究。

1、支持火山方舟大模型的应用落地,将字节跳动的内容与大模型相结合,为用户提供更智能的信息服务;
2、探索最前沿的NLP技术,将深度学习模型应用到用户Query分析、Query改写等方向,充分理解用户;
3、利用NLP技术以及大模型技术,对内容进行分析、理解,完成内容打标、内容摘要等信息的生成和提取;
4、通过外挂知识库模式,在内容搜索领域不断探索,使用NLP、多模态技术进行高质量内容召回;
5、将大模型技术和Ranking技术结合,解决内容排序问题。
包括英文材料
学历+
算法+
NLP+
大模型+
SFT+
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校招A34031A

团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、为全球企业级客户提供高效的算法服务,包括但不限于传统搜推广、大模型技术与搜推结合以及大模型应用产品; 2、理解不同行业的客户场景和需求,落地相应的算法解决方案,包括但不限于电商/内容推荐、基于大模型技术的搜索方案以及知识库问答等LLM上层应用; 3、探索大模型相关方向的前沿技术,推进相关技术在业务场景的落地,包括但不限于长序列建模/多模态/RAG/智能体; 4、与产品研发团队协作建设平台产品,在多云环境下为全球范围内的客户提供算法解决方案,包括但不限于智能推荐平台和大模型搜推平台。

更新于 2025-08-04北京
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校招A245336

团队介绍:Data AML是字节跳动公司的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、负责架构设计和开发,为亿级用户提供优质信息服务和极致体验; 2、参与搜索、推荐和智能体应用的技术方案设计、代码开发和系统性能调优; 3、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关; 4、以AI技术为驱动,解决内容理解、生成、合规等内容生态的共性技术需求; 5、参与大模型相关前沿业务系统研发。

更新于 2025-08-04杭州
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校招A20206A

团队介绍:国际电商是以TikTok为载体的电商业务(也称为TikTok Shop),致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台,在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下,国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,为商家提供稳定可靠的平台服务,致力于新奇好物畅销全球,美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量,专注于电商领域的算法创新,帮助用户高效发现感兴趣的商品,保障用户的购物安全,提升交易各环节的智能化水平。在这里,你将与一流的产品和技术团队合作、钻研,一起应对技术和业务上的挑战,推动技术在电商场景的深度落地。 1、探索大模型和搜索结合的创新技术;参与搜索引擎研发,探索提升搜索全链路(分析、召回、粗排、精排、混排)的个性化行为建模、相关性能力提升;包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等,推动搜索算法的落地与能力提升,提升转化效率、用户体验和供给生态; 2、深入参与搜索产品的需求设计,负责算法和工程的高质量交付,持续优化效果提升产品体验; 3、挖掘数据,构建Query理解、召回、排序等模型,提升搜索算法能力; 4、学习前沿技术,探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。

更新于 2025-09-25上海
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社招A200446

1、支持火山方舟大模型的应用落地,将字节跳动的内容与大模型相结合,为用户提供更智能的信息服务; 2、探索最前沿的NLP技术,将深度学习模型应用到用户Query分析、Query改写等方向,充分理解用户; 3、利用NLP技术以及大模型技术,对内容进行分析、理解,完成内容打标、内容摘要等信息的生成和提取; 4、通过外挂知识库模式,在内容搜索领域不断探索,使用NLP、多模态技术进行高质量内容召回; 5、将大模型技术和Ranking技术结合,解决内容排序问题。

更新于 2024-07-19北京