主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "机器学习研发工程师 - TikTok Search",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
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"job_category": "机器学习"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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"requirements": {
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"responsibilities": "团队介绍：TikTok Search 团队面向TikTok搜索业务，支撑海量流量的高并发、高性能、高可用搜索基础架构与业务中台。我们长期深耕搜索引擎检索、相关性/个性化排序、算法服务与深度学习工程，打造了覆盖多地区、多数据中心的搜索系统架构。面向大模型时代，我们将生成式搜索、SVLM相关性排序、个性化推荐、多模态理解等多项前沿技术深度融入搜索全链路，持续构建高效、稳定、可扩展的大模型基础设施，同时也积极探索新的搜索范式如视搜、AI搜，和使用 AI Coding 大幅加速搜索系统重构与演进，为TikTok搜索业务提供强有力且可持续演进的技术基座。\n\n1、参与TikTok搜索场景下，机器学习和深度学习架构的设计与实现；\n2、关注在高吞吐、大规模场景下的文本相关性模型、多模态、LLM模型、生成式召回等深度学习模型，在搜索场景中的性能和成本优化；\n3、提高模型训练效率，加速推理性能，优化GPU吞吐；\n4、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，充分利用GPU并行计算能力，支持各种模型在不同硬件上的构建和部署。",
"requirements_text": "1、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；\n2、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力；\n3、编程能力扎实，有良好的编程习惯。\n\n加分项：\n1、熟悉主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）；\n2、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）；\n3、熟悉vLLM/TRT-LLM/SGLang等大模型推理框架，熟悉大模型并发推理原理；\n4、熟悉FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"深度学习",
"数据结构",
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"fulltext": "机器学习研发工程师 - TikTok Search\n职位描述\n团队介绍：TikTok Search 团队面向TikTok搜索业务，支撑海量流量的高并发、高性能、高可用搜索基础架构与业务中台。我们长期深耕搜索引擎检索、相关性/个性化排序、算法服务与深度学习工程，打造了覆盖多地区、多数据中心的搜索系统架构。面向大模型时代，我们将生成式搜索、SVLM相关性排序、个性化推荐、多模态理解等多项前沿技术深度融入搜索全链路，持续构建高效、稳定、可扩展的大模型基础设施，同时也积极探索新的搜索范式如视搜、AI搜，和使用 AI Coding 大幅加速搜索系统重构与演进，为TikTok搜索业务提供强有力且可持续演进的技术基座。\n\n1、参与TikTok搜索场景下，机器学习和深度学习架构的设计与实现；\n2、关注在高吞吐、大规模场景下的文本相关性模型、多模态、LLM模型、生成式召回等深度学习模型，在搜索场景中的性能和成本优化；\n3、提高模型训练效率，加速推理性能，优化GPU吞吐；\n4、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，充分利用GPU并行计算能力，支持各种模型在不同硬件上的构建和部署。\n\n职位要求\n1、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；\n2、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力；\n3、编程能力扎实，有良好的编程习惯。\n\n加分项：\n1、熟悉主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）；\n2、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）；\n3、熟悉vLLM/TRT-LLM/SGLang等大模型推理框架，熟悉大模型并发推理原理；\n4、熟悉FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。\n团队介绍：TikTok Search 团队面向TikTok搜索业务，支撑海量流量的高并发、高性能、高可用搜索基础架构与业务中台。我们长期深耕搜索引擎检索、相关性/个性化排序、算法服务与深度学习工程，打造了覆盖多地区、多数据中心的搜索系统架构。面向大模型时代，我们将生成式搜索、SVLM相关性排序、个性化推荐、多模态理解等多项前沿技术深度融入搜索全链路，持续构建高效、稳定、可扩展的大模型基础设施，同时也积极探索新的搜索范式如视搜、AI搜，和使用 AI Coding 大幅加速搜索系统重构与演进，为TikTok搜索业务提供强有力且可持续演进的技术基座。\n\n1、参与TikTok搜索场景下，机器学习和深度学习架构的设计与实现；\n2、关注在高吞吐、大规模场景下的文本相关性模型、多模态、LLM模型、生成式召回等深度学习模型，在搜索场景中的性能和成本优化；\n3、提高模型训练效率，加速推理性能，优化GPU吞吐；\n4、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，充分利用GPU并行计算能力，支持各种模型在不同硬件上的构建和部署。\n1、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；\n2、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力；\n3、编程能力扎实，有良好的编程习惯。\n\n加分项：\n1、熟悉主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）；\n2、熟悉主流高性能并行编程技术，有GPU编程经验（CUDA或Triton）；\n3、熟悉vLLM/TRT-LLM/SGLang等大模型推理框架，熟悉大模型并发推理原理；\n4、熟悉FSDP、DeepSpeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理。",
"standard_classification": {
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