美团机器学习基础架构工程师/专家（推荐大模型系统方向）

团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、以自研推理引擎为中心的在线推理服务和近离线批式推理任务框架，负责超大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，为搜索、推荐、审核等业务提供深度模型推理全场景端到端解决方案； 2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案，技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化、异构硬件等； 3、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。

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、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，探索提升AI搜索引擎的能力，包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、构建大规模高质量数据（数据建设、数据抓取与解析、数据合成等）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。

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、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，探索提升AI搜索引擎的能力，包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、构建大规模高质量数据（数据建设、数据抓取与解析、数据合成等）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。

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、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、计算机视觉、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，探索提升AI搜索引擎的能力，包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等； 2、构建大规模高质量数据（数据建设、数据抓取与解析、数据合成等）、训练和优化AI搜索的机器学习模型（多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等）； 3、探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（包含而不限于豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配/虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，探索满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。