主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：自然语言处理算法研发（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搜索算法实习生-Data AML",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、以AI技术为驱动，打造下一代AI搜索、推荐、Agent应用；\n2、负责搜索、推荐、Agent的算法优化，包括Query理解、召回、排序、索引筛选、质量评估等方向；\n3、构建搜索、推荐、问答质量评估体系，包括自动化评估、负面案例分析等，让算法迭代有清晰、可解释的判断依据；\n4、持续跟进搜索、推荐、Agent、机器学习等方向的技术进展，针对搜索、推荐、Agent业务场景设计简洁&高效的算法。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程及相关专业优先；\n2、熟练掌握C、C++、Golang、Java、Python中的至少一种编程语言，具备出色的Coding Skills、Data Structure与基础Algorithm知识，能够灵活运用知识；\n3、对搜索与大模型的结合方向感兴趣，愿意持续学习新技术、深耕真实业务问题，从负面案例和User Feedback中挖掘系统短板；\n4、熟悉机器学习、搜索、推荐、NLP、CV中的一个或多个领域；\n5、有搜索引擎、推荐系统、策略、CV、NLP、语音、LLM、大模型applications、Agent、计算广告等一个或多个相关领域经验优先；\n6、具备出色的工程能力、Hands-on Skills、架构设计能力、问题分析与解决能力，能够从复杂工程现象中直击问题本质。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Golang",
"机器学习",
"自然语言处理",
"架构设计",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程及相关专业优先；5、有搜索引擎、推荐系统、策略、CV、NLP、语音、LLM、大模型applications、Agent、计算广告等一个或多个相关领域经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "AI搜索算法实习生-Data AML\n职位描述\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、以AI技术为驱动，打造下一代AI搜索、推荐、Agent应用；\n2、负责搜索、推荐、Agent的算法优化，包括Query理解、召回、排序、索引筛选、质量评估等方向；\n3、构建搜索、推荐、问答质量评估体系，包括自动化评估、负面案例分析等，让算法迭代有清晰、可解释的判断依据；\n4、持续跟进搜索、推荐、Agent、机器学习等方向的技术进展，针对搜索、推荐、Agent业务场景设计简洁&高效的算法。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程及相关专业优先；\n2、熟练掌握C、C++、Golang、Java、Python中的至少一种编程语言，具备出色的Coding Skills、Data Structure与基础Algorithm知识，能够灵活运用知识；\n3、对搜索与大模型的结合方向感兴趣，愿意持续学习新技术、深耕真实业务问题，从负面案例和User Feedback中挖掘系统短板；\n4、熟悉机器学习、搜索、推荐、NLP、CV中的一个或多个领域；\n5、有搜索引擎、推荐系统、策略、CV、NLP、语音、LLM、大模型applications、Agent、计算广告等一个或多个相关领域经验优先；\n6、具备出色的工程能力、Hands-on Skills、架构设计能力、问题分析与解决能力，能够从复杂工程现象中直击问题本质。\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、以AI技术为驱动，打造下一代AI搜索、推荐、Agent应用；\n2、负责搜索、推荐、Agent的算法优化，包括Query理解、召回、排序、索引筛选、质量评估等方向；\n3、构建搜索、推荐、问答质量评估体系，包括自动化评估、负面案例分析等，让算法迭代有清晰、可解释的判断依据；\n4、持续跟进搜索、推荐、Agent、机器学习等方向的技术进展，针对搜索、推荐、Agent业务场景设计简洁&高效的算法。\n1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程及相关专业优先；\n2、熟练掌握C、C++、Golang、Java、Python中的至少一种编程语言，具备出色的Coding Skills、Data Structure与基础Algorithm知识，能够灵活运用知识；\n3、对搜索与大模型的结合方向感兴趣，愿意持续学习新技术、深耕真实业务问题，从负面案例和User Feedback中挖掘系统短板；\n4、熟悉机器学习、搜索、推荐、NLP、CV中的一个或多个领域；\n5、有搜索引擎、推荐系统、策略、CV、NLP、语音、LLM、大模型applications、Agent、计算广告等一个或多个相关领域经验优先；\n6、具备出色的工程能力、Hands-on Skills、架构设计能力、问题分析与解决能力，能够从复杂工程现象中直击问题本质。",
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