高德地图高德-搜索引擎研发工程师/专家-信息工程团队

1. 设计、开发和优化大规模高可用的智能搜索系统，持续提升检索效率与用户体验； 2. 深度参与AI模型（如召回、排序、理解、重排等）在在线搜索服务的集成、部署与性能调优； 3. 搭建和完善数据处理与特征工程链路，支持大规模数据的高效流转与特征管理； 4. 参与搜索系统的架构设计与工程实现，包括分布式服务、索引构建、检索优化、缓存加速与横向扩展等； 5. 联合算法、产品、前后端等多团队协作，推动AI搜索相关功能的快速落地； 6. 建立完备的监控、日志、报警与追踪体系，保障服务的稳定性、可观测性与高可用性； 7. 积极跟进行业搜索与信息检索前沿技术，持续推动创新和最佳实践在系统中的落地。

1. 负责LBS智能搜索引擎的算法和技术研发，应用NLP相关机器学习/深度学习/预训练/大模型等算法技术提升搜索系统效果。 2. 负责搜索系统query分析，召回，相关性，排序、索引构建算法的研究和优化工作。 3. 需要进行海量用户行为的分析和挖掘，通过数据指引构建算法策略和进行优化。

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、参与搜索引擎研发，探索搜索全链路（分析、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，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提升； 2、参与搜索算法的优化与迭代，提升转化效率、用户体验和供给生态； 3、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；支持番茄小说、红果短剧、汽水音乐等搜索业务全链路的策略算法研发，从搜索角度提升各业务信息分发效率； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升搜索算法能力； 5、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。

1、支持各类业务的数据需求，为豆包、剪映、抖音等多个业务提供完整的数据解决方案，深度参与大模型业务迭代，助力AI的快速演进； 2、打造多模态数据获取和数据处理引擎，构建较大规模、较低成本、智能化的数据工程能力，建设全网多模态数据知识库，面向大模型训练提供端到端数据寻源、获取、理解与加工的解决方案，助力AI业务快速发展； 3、面向大模型训练与优化的全流程数据需求，构建多模态智能标注与数据增强系统，支持自动化标注、AI辅助标注、专家级人工校验，打造高精度、高一致性的数据生产流水线，为大模型持续进化提供优质数据燃料； 4、打造数据智能产品市场和专业平台服务，为业务提供全域数据的舆情应用和商情线索解决方案，降低业务获取信息的成本，提高对全网实时数据应用的效果，打造一个人人可用的企业级智能信息助理。