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    "job": {
        "job_title": "大模型搜索算法工程师/专家-国际化电商",
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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",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责国际化电商团队的搜索算法创新和架构研发工作；\n2、探索前沿技术在搜索场景的全链路应用：\n1）探索的自然语言处理技术，从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型；\n2）探索跨模态匹配技术，在搜索中应用CV+自然语言处理深度学习技术，提升视频搜索检索能力；\n3）探索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，实现搜索个性化；\n4）探索千亿级数据规模的架构，从大规模离线计算、分布式系统的性能与调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，开展全链路研究与创新；\n3、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，提升AI搜索引擎的相关性、权威性、时效性、意图理解能力等核心能力；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等技术方向；\n4、构建大规模高质量数据体系（含数据建设、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（含多模态内容理解、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）；探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（含豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配、虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；\n2、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；\n3、具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。\n\n加分项\n1、在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、LLM、MLLM、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先；\n2、熟悉大模型预训练、Post-training、SFT、RLHF、RL者优先；\n3、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊上发表论文者优先；\n4、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n5、在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过项目者优先；\n6、具有搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、数据计算等相关经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
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            "深度学习",
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            "分布式系统",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项；1、在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、LLM、MLLM、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先；2、熟悉大模型预训练、Post-training、SFT、RLHF、RL者优先；3、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊上发表论文者优先；4、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；5、在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过项目者优先；6、具有搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、数据计算等相关经验者优先",
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    "fulltext": "大模型搜索算法工程师/专家-国际化电商\n职位描述\n1、负责国际化电商团队的搜索算法创新和架构研发工作；\n2、探索前沿技术在搜索场景的全链路应用：\n1）探索的自然语言处理技术，从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型；\n2）探索跨模态匹配技术，在搜索中应用CV+自然语言处理深度学习技术，提升视频搜索检索能力；\n3）探索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，实现搜索个性化；\n4）探索千亿级数据规模的架构，从大规模离线计算、分布式系统的性能与调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，开展全链路研究与创新；\n3、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，提升AI搜索引擎的相关性、权威性、时效性、意图理解能力等核心能力；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等技术方向；\n4、构建大规模高质量数据体系（含数据建设、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（含多模态内容理解、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）；探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（含豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配、虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；\n2、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；\n3、具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。\n\n加分项\n1、在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、LLM、MLLM、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先；\n2、熟悉大模型预训练、Post-training、SFT、RLHF、RL者优先；\n3、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊上发表论文者优先；\n4、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n5、在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过项目者优先；\n6、具有搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、数据计算等相关经验者优先。\n1、负责国际化电商团队的搜索算法创新和架构研发工作；\n2、探索前沿技术在搜索场景的全链路应用：\n1）探索的自然语言处理技术，从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型；\n2）探索跨模态匹配技术，在搜索中应用CV+自然语言处理深度学习技术，提升视频搜索检索能力；\n3）探索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，实现搜索个性化；\n4）探索千亿级数据规模的架构，从大规模离线计算、分布式系统的性能与调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务，开展全链路研究与创新；\n3、探索搜索引擎与大模型、LLM、MLLM、多模态、机器学习、强化学习等前沿技术的结合，实现搜索引擎全链路革新并进行极致的系统优化，提升AI搜索引擎的相关性、权威性、时效性、意图理解能力等核心能力；探索LLM适性索引、LLM相关性、生成式召回、排序大模型等技术方向；\n4、构建大规模高质量数据体系（含数据建设、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（含多模态内容理解、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）；探索推进AI搜索、AIGC创新应用的落地（含豆包、电商、抖音、智能硬件、AI找搭配、虚拟穿搭等大模型应用场景），研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品，满足用户的智能交互需求，提升现实与物理世界的交互能力。\n1、本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；\n2、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；\n3、具有良好的问题分析解决能力，沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。\n\n加分项\n1、在搜索、推荐、搜广推、自然语言处理NLP、自然语言理解NLU、LLM、MLLM、多模态、机器学习、深度学习等一个或多个领域有较深入的研究者优先；\n2、熟悉大模型预训练、Post-training、SFT、RLHF、RL者优先；\n3、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉NLP、RL、ML等领域的技术，在ICML、ACL、COML、EMNLP、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊上发表论文者优先；\n4、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n5、在LLM、多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL等领域，主导过项目者优先；\n6、具有搜索引擎、推荐系统、分布式系统、计算广告、数据计算等相关经验者优先。",
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