主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "搜索算法专家（召回/相关性方向）-抖音",
"job_level": "专家",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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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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、参与抖音搜索的核心算法改进工作：用最先进的NLP、CVV、CTR预估等技术不断提高搜索结果的精度，持续提升用户的搜索体验；\n2、可能的方向包括：\n1）匹配技术（文本匹配和多模匹配）：匹配技术是搜索引擎的核心，在抖音搜索，你将有机会应用最前沿的NLP和CV技术为每一个Query匹配最相关的视频，持续提升抖音搜索的相关性；\n2）点击率预估：解决搜索中的推荐问题，让抖音搜索在“相关”的基础上增加个性化的能力，更懂用户；\n3）视频理解：综合运用NLP、CV、图神经网络等技术，从视频本身以及社交网络的角度进行视频理解，提高搜索结果的权威性、可信度和有用性；\n4）新产品形态和技术：探索智能封面、视频摘要、视频精准问答等高效便捷的交互技术。",
"requirements_text": "1、出色的分析问题、解决问题能力；\n2、出色的机器学习和深度学习基础能力，在NLP、CV、CTR预估、图神经网络等方面有一定的应用经验；\n3、较好的代码能力、数据结构和基础算法功底；\n4、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；\n5、有搜索算法经验者加分。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"机器学习",
"深度学习",
"搜索算法",
"数据结构",
"解决问题"
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"preferred_qualifications": "5、有搜索算法经验者加分",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "搜索算法专家（召回/相关性方向）-抖音\n职位描述\n1、参与抖音搜索的核心算法改进工作：用最先进的NLP、CVV、CTR预估等技术不断提高搜索结果的精度，持续提升用户的搜索体验；\n2、可能的方向包括：\n1）匹配技术（文本匹配和多模匹配）：匹配技术是搜索引擎的核心，在抖音搜索，你将有机会应用最前沿的NLP和CV技术为每一个Query匹配最相关的视频，持续提升抖音搜索的相关性；\n2）点击率预估：解决搜索中的推荐问题，让抖音搜索在“相关”的基础上增加个性化的能力，更懂用户；\n3）视频理解：综合运用NLP、CV、图神经网络等技术，从视频本身以及社交网络的角度进行视频理解，提高搜索结果的权威性、可信度和有用性；\n4）新产品形态和技术：探索智能封面、视频摘要、视频精准问答等高效便捷的交互技术。\n\n职位要求\n1、出色的分析问题、解决问题能力；\n2、出色的机器学习和深度学习基础能力，在NLP、CV、CTR预估、图神经网络等方面有一定的应用经验；\n3、较好的代码能力、数据结构和基础算法功底；\n4、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；\n5、有搜索算法经验者加分。\n1、参与抖音搜索的核心算法改进工作：用最先进的NLP、CVV、CTR预估等技术不断提高搜索结果的精度，持续提升用户的搜索体验；\n2、可能的方向包括：\n1）匹配技术（文本匹配和多模匹配）：匹配技术是搜索引擎的核心，在抖音搜索，你将有机会应用最前沿的NLP和CV技术为每一个Query匹配最相关的视频，持续提升抖音搜索的相关性；\n2）点击率预估：解决搜索中的推荐问题，让抖音搜索在“相关”的基础上增加个性化的能力，更懂用户；\n3）视频理解：综合运用NLP、CV、图神经网络等技术，从视频本身以及社交网络的角度进行视频理解，提高搜索结果的权威性、可信度和有用性；\n4）新产品形态和技术：探索智能封面、视频摘要、视频精准问答等高效便捷的交互技术。\n1、出色的分析问题、解决问题能力；\n2、出色的机器学习和深度学习基础能力，在NLP、CV、CTR预估、图神经网络等方面有一定的应用经验；\n3、较好的代码能力、数据结构和基础算法功底；\n4、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；\n5、有搜索算法经验者加分。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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