主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
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": "算法实习生-搜索",
"job_level": "实习",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"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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"responsibilities": "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团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。\n\n1、通过PE、RAG、SFT、RL等手段提升垂类LLM回答效果；\n2、对垂类搜索链路进行优化，探索利用LLM重构传统搜索链路的召回乃至全链路；\n3、构建Rule Based/Gen RM拟合标准，用于自动评估及各模型RL阶段训练。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、对大模型有热情，熟悉SFT、RAG、RL等大模型相关算法；\n3、算法基本功扎实，熟悉常见的深度学习框架（如PyTorch等），代码能力强；\n4、乐于分享，良好的沟通表达能力和团队精神；\n5、每周出勤至少4天，至少4个月实习期。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
"沟通表达",
"大语言模型",
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"fulltext": "算法实习生-搜索\n职位描述\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团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。\n\n1、通过PE、RAG、SFT、RL等手段提升垂类LLM回答效果；\n2、对垂类搜索链路进行优化，探索利用LLM重构传统搜索链路的召回乃至全链路；\n3、构建Rule Based/Gen RM拟合标准，用于自动评估及各模型RL阶段训练。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、对大模型有热情，熟悉SFT、RAG、RL等大模型相关算法；\n3、算法基本功扎实，熟悉常见的深度学习框架（如PyTorch等），代码能力强；\n4、乐于分享，良好的沟通表达能力和团队精神；\n5、每周出勤至少4天，至少4个月实习期。\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团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。\n\n1、通过PE、RAG、SFT、RL等手段提升垂类LLM回答效果；\n2、对垂类搜索链路进行优化，探索利用LLM重构传统搜索链路的召回乃至全链路；\n3、构建Rule Based/Gen RM拟合标准，用于自动评估及各模型RL阶段训练。\n1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、对大模型有热情，熟悉SFT、RAG、RL等大模型相关算法；\n3、算法基本功扎实，熟悉常见的深度学习框架（如PyTorch等），代码能力强；\n4、乐于分享，良好的沟通表达能力和团队精神；\n5、每周出勤至少4天，至少4个月实习期。",
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