拼多多算法工程师/专家 - 基础电商

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，推动搜索算法在电商场景的落地与提升，提升亿级用户搜索体验； 2、参与电商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、深入参与核心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； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升电商搜索算法能力； 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。

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，推动搜索算法在电商场景的落地与提升，提升亿级用户搜索体验； 2、参与电商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、深入参与核心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； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升电商搜索算法能力； 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。

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，推动搜索算法在国际化电商场景的落地与提升，提升亿级用户搜索体验； 2、参与国际化电商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；解决多语言相关性匹配、权威性感知、种草内容理解、重复铺货、山寨假货治理等技术难题，极致优化内容电商、传统货架电商等多种电商业务形态的基础搜索质量；极致提升商品、种草视频和带货直播的购物转化效率，促进GMV增长； 3、深入参与核心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； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升电商搜索算法能力； 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。

团队介绍：字节跳动抖音搜索团队主要负责抖音搜索算法创新和架构研发工作，主要包括短视频、直播、本地生活、视觉搜索等多个业务线。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、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、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。 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，推动搜索算法在国际化电商场景的落地与提升，提升亿级用户搜索体验； 2、参与国际化电商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；解决多语言相关性匹配、权威性感知、种草内容理解、重复铺货、山寨假货治理等技术难题，极致优化内容电商、传统货架电商等多种电商业务形态的基础搜索质量；极致提升商品、种草视频和带货直播的购物转化效率，促进GMV增长； 3、深入参与核心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； 4、挖掘数据，构建Query理解、召回、排序等模型，提升电商搜索算法能力； 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。