美团搜索算法工程师-到综

1、负责美团服务零售（原到综）搜索算法迭代，通过优化搜索粗精排模型、深度召回、序列建模、多意图识别，提升用户点击率、转化率指标，提升交易及用户规模； 2、应用大规模机器学习、深度学习算法，持续优化查询理解、召回、排序、重排等算法模块； 3、制定算法迭代计划，通过技术手段解决用户侧体验问题并提升流量分发效率； 4、协同工程、数科、前后端、产品等团队共同推进算法落地，承担某一方向或者多个模块的深度迭代； 5、探索手艺人、预订、拼团拼场等多种新业态增长机会，助力业务快速发展；

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； 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. 负责到综推荐效果广告的CTR/CVR预估及创意优选模型的优化工作，基于美团和点评双平台海量用户/商家数据，建模用户兴趣，精准洞察预估用户&店铺关系，提升平台的广告变现效率和广告主的转化效果。 2. 跟进并落地在线学习、多场景建模、LLM大模型等方向的行业最佳实践和前沿技术能力，结合业务特点进行突破创新，用技术推动业务发展。

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、参与抖音搜索的核心算法改进工作：用先进的NLP、CV、CTR预估等技术不断提高搜索结果的精度，持续提升用户的搜索体验； 2、可能的方向包括： 1）匹配技术（文本匹配和多模匹配）：匹配技术是搜索引擎的核心；在抖音搜索，你将有机会应用前沿的NLP和CV技术为每一个Query匹配相关的视频，持续提升抖音搜索的相关性； 2）点击率预估：解决搜索中的推荐问题，让抖音搜索在“相关”的基础上增加个性化的能力，更懂用户； 3）视频理解：综合运用NLP、CV、图神经网络等技术，从视频本身以及社交网络的角度进行视频理解，提高搜索结果的权威性、可信度和有用性； 4）新产品形态和技术：探索智能封面、视频摘要、视频精准问答等高效便捷的交互技术。