主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
辅助:大模型与生成式算法研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI搜索算法工程师-搜索广告",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责新一代商业AI搜索系统建设,推动搜索从“匹配”向“理解与决策”升级;大模型数据构建、后训练(SFT/RLHF/DPO/GRPO)、与评测体系的设计;涉及技术包含不限于,Query改写、意图识别、Tool Box建设、总结优化等;\n2、构建大规模高质量数据、训练和优化搜索的机器学习模型,将大规模语言模型(LLM)整合到传统的视频搜索系统中,并通过自研模型与推理优化,降低成本和延迟;\n3、利用LLM理解用户的复杂查询,支持多轮对话,对查询和文档进行语义分析,为用户提供准确和客观的搜索结果;\n4、建立AI搜索基础设施,优化RAG中检索排序算法,负责答案生成LLM训练和优化,提升搜索结果丰富度和结构化表达;\n5、与团队成员紧密合作,将研究成果转化为实际应用,推动产品的创新和升级。",
"requirements_text": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练C/C++或Python,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n2、具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态/多模态LLM训练(RAG/SFT/RLHF/Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;\n3、出色的问题分析和解决能力,有AI搜索相关经验,能深入解决LLM应用存在的问题;\n4、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"数据结构",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练C/C++或Python,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先",
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"fulltext": "AI搜索算法工程师-搜索广告\n职位描述\n1、负责新一代商业AI搜索系统建设,推动搜索从“匹配”向“理解与决策”升级;大模型数据构建、后训练(SFT/RLHF/DPO/GRPO)、与评测体系的设计;涉及技术包含不限于,Query改写、意图识别、Tool Box建设、总结优化等;\n2、构建大规模高质量数据、训练和优化搜索的机器学习模型,将大规模语言模型(LLM)整合到传统的视频搜索系统中,并通过自研模型与推理优化,降低成本和延迟;\n3、利用LLM理解用户的复杂查询,支持多轮对话,对查询和文档进行语义分析,为用户提供准确和客观的搜索结果;\n4、建立AI搜索基础设施,优化RAG中检索排序算法,负责答案生成LLM训练和优化,提升搜索结果丰富度和结构化表达;\n5、与团队成员紧密合作,将研究成果转化为实际应用,推动产品的创新和升级。\n\n职位要求\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练C/C++或Python,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n2、具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态/多模态LLM训练(RAG/SFT/RLHF/Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;\n3、出色的问题分析和解决能力,有AI搜索相关经验,能深入解决LLM应用存在的问题;\n4、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。\n1、负责新一代商业AI搜索系统建设,推动搜索从“匹配”向“理解与决策”升级;大模型数据构建、后训练(SFT/RLHF/DPO/GRPO)、与评测体系的设计;涉及技术包含不限于,Query改写、意图识别、Tool Box建设、总结优化等;\n2、构建大规模高质量数据、训练和优化搜索的机器学习模型,将大规模语言模型(LLM)整合到传统的视频搜索系统中,并通过自研模型与推理优化,降低成本和延迟;\n3、利用LLM理解用户的复杂查询,支持多轮对话,对查询和文档进行语义分析,为用户提供准确和客观的搜索结果;\n4、建立AI搜索基础设施,优化RAG中检索排序算法,负责答案生成LLM训练和优化,提升搜索结果丰富度和结构化表达;\n5、与团队成员紧密合作,将研究成果转化为实际应用,推动产品的创新和升级。\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练C/C++或Python,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n2、具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态/多模态LLM训练(RAG/SFT/RLHF/Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;\n3、出色的问题分析和解决能力,有AI搜索相关经验,能深入解决LLM应用存在的问题;\n4、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。",
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