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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7514524939623893256

大模型算法工程师-搜索广告

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
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型算法工程师-搜索广告",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"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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    "requirements": {
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责字节跳动搜索广告算法优化工作,探索LLM和Ranking相结合,在生成式召回、LRM等方向深入探索,提高Ranking全漏斗的变现效率;\n2、利用NLP等技术进行多模态、图文内容理解、直播内容理解等建模优化,应用于整个搜广Ranking链路,提高变现效率;\n3、对深度学习算法、图神经网络算法和强化学习算法具备深厚功底,利用机器学习算法行建模优化,提升转化效率;\n4、针对搜索广告场景进行针对性特征建设和建模优化,提高搜广变现效率。",
        "requirements_text": "1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n2、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;\n3、良好的沟通表达能力和团队精神;\n4、具备推荐系统、计算广告相关领域或直播、电商业务有经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "数据结构",
            "沟通表达",
            "解决问题"
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        "preferred_qualifications": "4、具备推荐系统、计算广告相关领域或直播、电商业务有经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "posting": {
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        "post_date": "2025-06-11",
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        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7514524939623893256/detail"
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    "fulltext": "大模型算法工程师-搜索广告\n职位描述\n1、负责字节跳动搜索广告算法优化工作,探索LLM和Ranking相结合,在生成式召回、LRM等方向深入探索,提高Ranking全漏斗的变现效率;\n2、利用NLP等技术进行多模态、图文内容理解、直播内容理解等建模优化,应用于整个搜广Ranking链路,提高变现效率;\n3、对深度学习算法、图神经网络算法和强化学习算法具备深厚功底,利用机器学习算法行建模优化,提升转化效率;\n4、针对搜索广告场景进行针对性特征建设和建模优化,提高搜广变现效率。\n\n职位要求\n1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n2、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;\n3、良好的沟通表达能力和团队精神;\n4、具备推荐系统、计算广告相关领域或直播、电商业务有经验者优先。\n1、负责字节跳动搜索广告算法优化工作,探索LLM和Ranking相结合,在生成式召回、LRM等方向深入探索,提高Ranking全漏斗的变现效率;\n2、利用NLP等技术进行多模态、图文内容理解、直播内容理解等建模优化,应用于整个搜广Ranking链路,提高变现效率;\n3、对深度学习算法、图神经网络算法和强化学习算法具备深厚功底,利用机器学习算法行建模优化,提升转化效率;\n4、针对搜索广告场景进行针对性特征建设和建模优化,提高搜广变现效率。\n1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;\n2、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;\n3、良好的沟通表达能力和团队精神;\n4、具备推荐系统、计算广告相关领域或直播、电商业务有经验者优先。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T011",
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        "std_taxonomy_version": "20261104"
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