字节跳动AI搜索架构工程师-搜索
任职要求
1、2026届获得本科及以上学历； 2、具备扎实的计算机理论基础、出色的编码能力、出色的数据结构和基础算法功底； …
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、参与搭建基于LLM/VLM的AI搜索引擎； 2、针对AI搜索中的各个环节，如流程编排、联网检索、大模型推理进行优化； 3、搭建在离线个性化AI搜能力，实现对用户更准确的问答； 4、持续建设更灵活、合理、功能更强大的架构以保障快速发展的业务可以高效达成。
1、参与快手搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户； 2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，涵盖的方向包括： （1）负责前沿ANN算法与引擎的研发，实现大容量、高吞吐、高精度、低成本的向量检索引擎，持续构建业界领先的技术能力； （2）负责自研百亿规模的视频、网页，商品等多类资源的检索系统研发，包括且不限于高效的建库系统，高性能的检索引擎； （3）面向搜广推业务，建设统一的检索平台，有机融合ANN，倒排等多类检索引擎，提供极致效率的建库，服务，运维体验。 3、探索AI检索新技术、新思想的应用和落地。
AI搜索和智能体产品后端系统研发： 1. 设计并实现AI搜索Agent应用，包括Query理解、记忆存储、环境感知等模块的集成与优化。 2. 负责Agentic Search（搜索智能体）技术探索和架构研发，支持多模态（文本、图像、视频）检索与应用创新。 3. 抽象并开发企业级别的AI应用平台，支持Agent相关应用的接入与扩展，确保平台的高可用性和可扩展性。 4. 实现平台的模块化设计，支持快速迭代与功能扩展，满足AI时代本地生活服务领域智能体应用快速发展需求。 5. 与业务部门（如产品、运营团队）协作，将AI搜索能力嵌入现有工作流（如智能问答、个性化推荐）。 6. 负责AI系统的日常运维，包括异常监控、接口优化及用户培训，确保生产环境高效运行。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；