主分类：数据工程与数据平台研发
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": "搜索数据开发实习生 - TikTok Search",
"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": "后端"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": {
"salary_range": {
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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": "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、参与旗下TikTok搜索架构工作，解决推荐系统的架构优化问题；\n2、参与大规模搜索系统，设计和实现合理的数据系统，同时涉及流式、批式等多种数据架构范式；\n3、参与生产系统的troubleshooting，设计和实现必要的机制和工具保障生产系统整体运行的稳定性；\n4、参与业界领先的流式、批式计算框架等分布式系统，为海量数据和大规模业务系统提供可靠的基础设施。",
"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；\n5、有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；\n6、对Spark、Flink、YARN等大数据系统有相关经验，或对离线数据处理加工有浓厚兴趣的优先。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"Flink",
"数据结构",
"沟通能力"
],
"preferred_qualifications": "5、有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；6、对Spark、Flink、YARN等大数据系统有相关经验，或对离线数据处理加工有浓厚兴趣的优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "搜索数据开发实习生 - 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、参与旗下TikTok搜索架构工作，解决推荐系统的架构优化问题；\n2、参与大规模搜索系统，设计和实现合理的数据系统，同时涉及流式、批式等多种数据架构范式；\n3、参与生产系统的troubleshooting，设计和实现必要的机制和工具保障生产系统整体运行的稳定性；\n4、参与业界领先的流式、批式计算框架等分布式系统，为海量数据和大规模业务系统提供可靠的基础设施。\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；\n5、有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；\n6、对Spark、Flink、YARN等大数据系统有相关经验，或对离线数据处理加工有浓厚兴趣的优先。\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、参与旗下TikTok搜索架构工作，解决推荐系统的架构优化问题；\n2、参与大规模搜索系统，设计和实现合理的数据系统，同时涉及流式、批式等多种数据架构范式；\n3、参与生产系统的troubleshooting，设计和实现必要的机制和工具保障生产系统整体运行的稳定性；\n4、参与业界领先的流式、批式计算框架等分布式系统，为海量数据和大规模业务系统提供可靠的基础设施。\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；\n5、有ICPC/CCPC/NOI/IOI等相关竞赛获奖经历优先；\n6、对Spark、Flink、YARN等大数据系统有相关经验，或对离线数据处理加工有浓厚兴趣的优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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