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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7673033728922536245

AI搜索算法工程师 - 搜索

未披露 · 北京 · 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
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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        "job_title": "AI搜索算法工程师 - 搜索",
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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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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "团队介绍:字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。\n我们使用前沿的机器学习/大模型技术进行端到端建模并不断创新突破,同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化,从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索,致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系,充分给同学们提供成长自我的机会。\n主要工作方向包括:\n1、探索前沿的NLP技术:全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等,全链路应用LLM/VLM,每个细节都充满挑战;\n2、跨模态匹配技术:进行多模态预训练,在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破,打造世界领先的多模态搜索系统;\n3、大规模流式机器学习技术:应用大规模机器学习,解决搜索中的推荐问题,让搜索更加个性化更加懂你;\n4、千亿级数据规模的架构:从大规模离线计算,分布式系统的性能、调度优化,到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新;\n5、推荐技术:基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段,构建业界领先的搜索推荐系统,对搜索推荐技术进行探索和创新;\n6、AI搜索技术:基于大模型(LLM/VLM)探索多轮、交互式等大模型原生的搜索产品体验。\n\n1、探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等构建大规模高质量数据(数据建设、数据抓取与解析、数据合成等)、训练和优化AI搜索的机器学习模型(多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等);\n2、探索搜索引擎与大模型、多模态理解、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,实现搜索引擎全流程革新并进行极致的系统优化,探索提升AI搜索引擎的能力,包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等;\n3、探索推进AI搜索的应用落地,研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品,探索满足用户更多的智能交互需求。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、具备编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新;\n4、分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神;\n5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎、CV、NLP、语音、LLM、AIGC等相关领域有经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "自然语言处理",
            "推荐算法",
            "数据结构",
            "数据挖掘",
            "沟通表达",
            "解决问题",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业优先;5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎、CV、NLP、语音、LLM、AIGC等相关领域有经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "AI搜索算法工程师 - 搜索\n职位描述\n团队介绍:字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。\n我们使用前沿的机器学习/大模型技术进行端到端建模并不断创新突破,同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化,从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索,致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系,充分给同学们提供成长自我的机会。\n主要工作方向包括:\n1、探索前沿的NLP技术:全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等,全链路应用LLM/VLM,每个细节都充满挑战;\n2、跨模态匹配技术:进行多模态预训练,在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破,打造世界领先的多模态搜索系统;\n3、大规模流式机器学习技术:应用大规模机器学习,解决搜索中的推荐问题,让搜索更加个性化更加懂你;\n4、千亿级数据规模的架构:从大规模离线计算,分布式系统的性能、调度优化,到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新;\n5、推荐技术:基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段,构建业界领先的搜索推荐系统,对搜索推荐技术进行探索和创新;\n6、AI搜索技术:基于大模型(LLM/VLM)探索多轮、交互式等大模型原生的搜索产品体验。\n\n1、探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等构建大规模高质量数据(数据建设、数据抓取与解析、数据合成等)、训练和优化AI搜索的机器学习模型(多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等);\n2、探索搜索引擎与大模型、多模态理解、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,实现搜索引擎全流程革新并进行极致的系统优化,探索提升AI搜索引擎的能力,包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等;\n3、探索推进AI搜索的应用落地,研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品,探索满足用户更多的智能交互需求。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、具备编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新;\n4、分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神;\n5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎、CV、NLP、语音、LLM、AIGC等相关领域有经验者优先。\n团队介绍:字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、红果短剧、番茄小说、AI搜索等产品以及电商、生活服务等业务的搜索算法创新和架构研发工作。\n我们使用前沿的机器学习/大模型技术进行端到端建模并不断创新突破,同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化,从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索,致力于支撑字节跳动持续多元化的产品创新和高速的业务增长、基于大模型革新和重塑下一代搜索技术体系,充分给同学们提供成长自我的机会。\n主要工作方向包括:\n1、探索前沿的NLP技术:全面基于LLM的Query分析、相关性、个性化预估、满意度评估、生成式检索等,全链路应用LLM/VLM,每个细节都充满挑战;\n2、跨模态匹配技术:进行多模态预训练,在超大规模的多模态表征、匹配、生成等多个技术方向上持续突破,打造世界领先的多模态搜索系统;\n3、大规模流式机器学习技术:应用大规模机器学习,解决搜索中的推荐问题,让搜索更加个性化更加懂你;\n4、千亿级数据规模的架构:从大规模离线计算,分布式系统的性能、调度优化,到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新;\n5、推荐技术:基于超大规模机器学习、因果推断、大模型推理等技术手段,构建业界领先的搜索推荐系统,对搜索推荐技术进行探索和创新;\n6、AI搜索技术:基于大模型(LLM/VLM)探索多轮、交互式等大模型原生的搜索产品体验。\n\n1、探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等构建大规模高质量数据(数据建设、数据抓取与解析、数据合成等)、训练和优化AI搜索的机器学习模型(多模态内容理解、指令微调、索引筛选、Query分析、Scalable Oversight、Long CoT、模型推理/规划、模型优化、构建全面客观准确的评测体系等);\n2、探索搜索引擎与大模型、多模态理解、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,实现搜索引擎全流程革新并进行极致的系统优化,探索提升AI搜索引擎的能力,包含而不限于相关性、权威性、时效性、意图理解能力等;\n3、探索推进AI搜索的应用落地,研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品,探索满足用户更多的智能交互需求。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业优先;\n2、具备编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新;\n4、分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神;\n5、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎、CV、NLP、语音、LLM、AIGC等相关领域有经验者优先。",
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