主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "下一代推荐大模型算法工程师 - TikTok算法",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"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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"degree": "2027届获得硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、负责国际化短视频主页推荐的算法工作，覆盖召回、粗排、精排、重排等全链路，以及内容理解、推荐架构与下一代推荐系统探索，持续打磨全球领先的短视频分发体验；\n2、结合业务场景，运用深度学习、强化学习、Graph Embedding、大规模计算等手段解决效果与效率问题；同步推进推荐大模型、Agentic Rec等前沿探索方向的落地，探索更强的用户理解、决策与长期价值优化；\n3、参与算法基建建设，提升训练/推理资源利用率、效果稳定性与研发效率，沉淀可复用的能力与工具。",
"requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学、物理等相关专业；\n2、编码能力扎实，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项；有推荐系统、计算广告、搜索引擎经验者优先；了解大模型、强化学习、Agent/多智能体相关方向者优先；有推荐场景落地经验；\n3、分析与解决问题能力强，对技术有热情，沟通协作良好。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
"数据挖掘",
"解决问题",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "有推荐系统、计算广告、搜索引擎经验者优先；了解大模型、强化学习、Agent/多智能体相关方向者优先",
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"fulltext": "下一代推荐大模型算法工程师 - TikTok算法\n职位描述\n团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、负责国际化短视频主页推荐的算法工作，覆盖召回、粗排、精排、重排等全链路，以及内容理解、推荐架构与下一代推荐系统探索，持续打磨全球领先的短视频分发体验；\n2、结合业务场景，运用深度学习、强化学习、Graph Embedding、大规模计算等手段解决效果与效率问题；同步推进推荐大模型、Agentic Rec等前沿探索方向的落地，探索更强的用户理解、决策与长期价值优化；\n3、参与算法基建建设，提升训练/推理资源利用率、效果稳定性与研发效率，沉淀可复用的能力与工具。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学、物理等相关专业；\n2、编码能力扎实，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项；有推荐系统、计算广告、搜索引擎经验者优先；了解大模型、强化学习、Agent/多智能体相关方向者优先；有推荐场景落地经验；\n3、分析与解决问题能力强，对技术有热情，沟通协作良好。\n团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、负责国际化短视频主页推荐的算法工作，覆盖召回、粗排、精排、重排等全链路，以及内容理解、推荐架构与下一代推荐系统探索，持续打磨全球领先的短视频分发体验；\n2、结合业务场景，运用深度学习、强化学习、Graph Embedding、大规模计算等手段解决效果与效率问题；同步推进推荐大模型、Agentic Rec等前沿探索方向的落地，探索更强的用户理解、决策与长期价值优化；\n3、参与算法基建建设，提升训练/推理资源利用率、效果稳定性与研发效率，沉淀可复用的能力与工具。\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学、物理等相关专业；\n2、编码能力扎实，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项；有推荐系统、计算广告、搜索引擎经验者优先；了解大模型、强化学习、Agent/多智能体相关方向者优先；有推荐场景落地经验；\n3、分析与解决问题能力强，对技术有热情，沟通协作良好。",
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