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": "机器学习研发实习生 - TikTok Search",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "机器学习"AI生成
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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": "本科及以上学历在读",
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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\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\n1、参与搜索场景下，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、本科及以上学历在读；\n2、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；\n3、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力；\n4、编程能力扎实，有良好的编程习惯；有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；\n5、如熟悉主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）、熟悉主流高性能并行编程技术、有GPU编程经验（CUDA或Triton）、熟悉vLLM/TRT-LLM/SGLang等大模型推理框架与原理优先。",
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"PyTorch",
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"CUDA",
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "机器学习研发实习生 - 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\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\n1、参与搜索场景下，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、本科及以上学历在读；\n2、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；\n3、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力；\n4、编程能力扎实，有良好的编程习惯；有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；\n5、如熟悉主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）、熟悉主流高性能并行编程技术、有GPU编程经验（CUDA或Triton）、熟悉vLLM/TRT-LLM/SGLang等大模型推理框架与原理优先。\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\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\n1、参与搜索场景下，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、本科及以上学历在读；\n2、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；\n3、有强烈的求知欲，快速学习和沟通能力；\n4、编程能力扎实，有良好的编程习惯；有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；\n5、如熟悉主流的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）、熟悉主流高性能并行编程技术、有GPU编程经验（CUDA或Triton）、熟悉vLLM/TRT-LLM/SGLang等大模型推理框架与原理优先。",
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