美团大模型应用系统开发实习生（智能分析方向）
任职要求
1、熟练掌握一种高级编程语言（Java/Scala/Python、Node.js/React等），对数据结构和设计模式有较深刻的理解； 2、计算机或相关专业，计算机基础知识扎实； 3、熟悉关系型数据库理论，熟练掌握SQL开发； 4、优秀的沟通表达能力，良好的分析问题和解决问题的能力。 具备以下条件优先 1、有大模型应用开发、Prompt编写调优的经验者优先； 2、熟悉LangChain、AutoGPT等开源项目者优先； 3、熟悉前端工程化技术优先。
工作职责
1、参与智能分析方向的产品和技术的系统研发、效果调优工作； 2、后端参与Prompt工程系统的设计开发，包括Agent，Prompt，Chain等核心模块； 3、前端参与团队工程化、组件化、图表可视化等系统的设计开发； 4、跟进业界技术动态，完成AI-Agent方向的技术调研、选型与落地。
1、参与智能分析方向的产品和技术的系统研发、效果调优工作； 2、后端参与Prompt工程系统的设计开发，包括Agent，Prompt，Chain等核心模块； 3、参与团队工程化、组件化、可视化等系统的设计开发； 4、跟进业界技术动态，完成AI-Agent方向的技术调研、选型与落地。
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。 课题介绍： 1、课题背景：随着互联网数据规模的爆炸式增长和用户对搜索体验需求的不断提升，传统搜索引擎基于关键词匹配和规则推理的局限性日益凸显。例如，用户意图的复杂性、自然语言的歧义性、多模态数据（文本、图像、视频等）的融合检索需求，以及长尾查询的精准响应等问题，均对搜索系统的智能化提出了更高要求。 近年来，大模型技术（如GPT、BERT、多模态大模型等）在自然语言理解、知识推理和生成任务中展现出强大能力，为智能搜索的语义理解、意图识别和个性化推荐提供了新的技术路径。同时，数据库技术在高效数据存储、索引优化和实时检索方面的持续演进，为构建支持大模型推理的高性能搜索系统奠定了基础。 2、研究方向：本课题旨在结合大模型技术与数据库技术，探索新一代智能搜索系统的核心架构与关键技术，突破传统搜索的语义理解瓶颈，构建更高效、精准且可扩展的智能搜索服务，满足复杂场景下的用户需求。
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。 课题介绍： 1、课题背景：随着互联网数据规模的爆炸式增长和用户对搜索体验需求的不断提升，传统搜索引擎基于关键词匹配和规则推理的局限性日益凸显。例如，用户意图的复杂性、自然语言的歧义性、多模态数据（文本、图像、视频等）的融合检索需求，以及长尾查询的精准响应等问题，均对搜索系统的智能化提出了更高要求。 近年来，大模型技术（如GPT、BERT、多模态大模型等）在自然语言理解、知识推理和生成任务中展现出强大能力，为智能搜索的语义理解、意图识别和个性化推荐提供了新的技术路径。同时，数据库技术在高效数据存储、索引优化和实时检索方面的持续演进，为构建支持大模型推理的高性能搜索系统奠定了基础。 2、研究方向：本课题旨在结合大模型技术与数据库技术，探索新一代智能搜索系统的核心架构与关键技术，突破传统搜索的语义理解瓶颈，构建更高效、精准且可扩展的智能搜索服务，满足复杂场景下的用户需求。
1、负责自然语言处理相关算法的研发与优化，包括文本理解、生成、分类、信息抽取、模型微调等任务； 2、参与大语言模型的微调与应用开发，结合业务场景提升模型表现：例如负责Text2SQL方向或者文本审核/敏感词判定方向的大语言模型微调与应用开发，提升模型在真实业务场景下的能力； 3、与数据团队协作，完成语料标注、数据清洗与模型训练数据的构建； 4、设计评估指标与实验方案，持续优化模型效果，推动算法迭代； 5、撰写技术文档，参与系统架构设计，支持算法工程化落地； 6、跟踪NLP及大模型领域的前沿研究，定期进行技术调研与分享。