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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7615461651430820101

AI搜索算法实习生-TikTok Shop

未披露 · 杭州 · 字节跳动

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "AI搜索算法实习生-TikTok Shop",
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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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        "responsibilities": "ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者,通过短视频、直播等多场景连接消费者,让新奇好物畅销全球,让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区,在这里你将有机会深入国际场景,面向全世界商家及用户,和跨区域团队协作,共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能!\n\n1、个性化排序:传统排序算法难以充分利用多模态信息(如文本、图像、视频等),且模型复杂度有限,无法满足用户对精准化和个性化搜索的需求;\n2、超大规模检索:传统判别式模型在千亿级别候选库的检索中,面临模型容量不足、索引效率低下等问题,亟需新一代检索算法;\n3、复杂Query理解:用户搜索需求日益复杂,传统搜索引擎难以准确理解长难句、多义Query的语义,导致搜索结果满意度低;\n4、资源利用率:搜索系统存储和计算分离的架构导致资源利用率低,如何在保证性能的同时优化资源使用成为关键问题。",
        "requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、在人工智能领域顶级会议上有发表论文或有深入研究经历者优先;\n3、有扎实的机器学习/深度学习算法基础和代码能力,熟练C/C++或Python;\n4、聪明、自信,敢于突破,对技术有执着的追求和热爱;\n5、具备良好的团队沟通协作能力。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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    "fulltext": "AI搜索算法实习生-TikTok Shop\n职位描述\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者,通过短视频、直播等多场景连接消费者,让新奇好物畅销全球,让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区,在这里你将有机会深入国际场景,面向全世界商家及用户,和跨区域团队协作,共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能!\n\n1、个性化排序:传统排序算法难以充分利用多模态信息(如文本、图像、视频等),且模型复杂度有限,无法满足用户对精准化和个性化搜索的需求;\n2、超大规模检索:传统判别式模型在千亿级别候选库的检索中,面临模型容量不足、索引效率低下等问题,亟需新一代检索算法;\n3、复杂Query理解:用户搜索需求日益复杂,传统搜索引擎难以准确理解长难句、多义Query的语义,导致搜索结果满意度低;\n4、资源利用率:搜索系统存储和计算分离的架构导致资源利用率低,如何在保证性能的同时优化资源使用成为关键问题。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、在人工智能领域顶级会议上有发表论文或有深入研究经历者优先;\n3、有扎实的机器学习/深度学习算法基础和代码能力,熟练C/C++或Python;\n4、聪明、自信,敢于突破,对技术有执着的追求和热爱;\n5、具备良好的团队沟通协作能力。\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:TikTok Shop 是 TikTok 旗下的内容电商。平台汇聚全球优质商家与创作者,通过短视频、直播等多场景连接消费者,让新奇好物畅销全球,让美好生活触手可得。目前团队分布在美国、英国、法国、印尼、墨西哥、中国等全球多个国家和地区,在这里你将有机会深入国际场景,面向全世界商家及用户,和跨区域团队协作,共同探索创新购物模式。期待和优秀的你一起创造更多可能!\n\n1、个性化排序:传统排序算法难以充分利用多模态信息(如文本、图像、视频等),且模型复杂度有限,无法满足用户对精准化和个性化搜索的需求;\n2、超大规模检索:传统判别式模型在千亿级别候选库的检索中,面临模型容量不足、索引效率低下等问题,亟需新一代检索算法;\n3、复杂Query理解:用户搜索需求日益复杂,传统搜索引擎难以准确理解长难句、多义Query的语义,导致搜索结果满意度低;\n4、资源利用率:搜索系统存储和计算分离的架构导致资源利用率低,如何在保证性能的同时优化资源使用成为关键问题。\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、在人工智能领域顶级会议上有发表论文或有深入研究经历者优先;\n3、有扎实的机器学习/深度学习算法基础和代码能力,熟练C/C++或Python;\n4、聪明、自信,敢于突破,对技术有执着的追求和热爱;\n5、具备良好的团队沟通协作能力。",
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